仪器仪表学报

2013, v.34(08) 1732-1738

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双卡尔曼滤波算法在锂电池SOC估算中的应用
Application of dual extended Kalman filtering algorithm in the state-of-charge estimation of lithium-ion battery

王笑天;杨志家;王英男;王忠锋;

摘要(Abstract):

以在线估计锂离子电池组的荷电状态(SOC)为目的,建立了双卡尔曼滤波(DEKF)算法。以Thevenin电池模型和卡尔曼滤波算法为基础,对电池模型建立了状态空间表达式。分别采用最小二乘法和DEKF算法对该模型参数进行辨识,提高了该模型的精度,使电池模型能够较好地反映电池内部的真实状态。介绍了双卡尔曼滤波算法在线估算荷电状态的原理,并设计了相关的电池测试实验。实验结果表明在不同的工况环境下,该算法在线估计SOC具有较高的精度和对环境的适应度,最大误差小于4.5%。最后,验证了DEKF算法具有较好的收敛性和鲁棒性,可以有效解决初值估算不准和累积误差的问题。

关键词(KeyWords): 双卡尔曼滤波;荷电状态;锂离子电池;电池模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家863计划(2012AA041701)资助项目

作者(Author): 王笑天;杨志家;王英男;王忠锋;

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DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.2013.08.008

参考文献(References):

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