测控技术
測控技術
측공기술
MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY
2013年
8期
123-125
,共3页
刘江%史仪凯%袁小庆%曹玉丽
劉江%史儀凱%袁小慶%曹玉麗
류강%사의개%원소경%조옥려
扩展卡尔曼滤波(EKF)%荷电状态(SOC)%递推最小二乘(RLS)%锂电池
擴展卡爾曼濾波(EKF)%荷電狀態(SOC)%遞推最小二乘(RLS)%鋰電池
확전잡이만려파(EKF)%하전상태(SOC)%체추최소이승(RLS)%리전지
extended Kalman filter(EKF)%state of charge(SOC)%recursive least squares(RLS)%lithium battery
准确估计荷电状态是电池管理系统高效和安全运行的关键因素之一.以Thevenin模型为基础,运用递推最小二乘法,对模型参数进行估计并且定期更新.采用扩展卡尔曼滤波算法实现了对锂电池荷电状态的估算.仿真结果表明,该估算策略能保持很高的精度,并对观测噪声有很强的抑制作用.
準確估計荷電狀態是電池管理繫統高效和安全運行的關鍵因素之一.以Thevenin模型為基礎,運用遞推最小二乘法,對模型參數進行估計併且定期更新.採用擴展卡爾曼濾波算法實現瞭對鋰電池荷電狀態的估算.倣真結果錶明,該估算策略能保持很高的精度,併對觀測譟聲有很彊的抑製作用.
준학고계하전상태시전지관리계통고효화안전운행적관건인소지일.이Thevenin모형위기출,운용체추최소이승법,대모형삼수진행고계병차정기경신.채용확전잡이만려파산법실현료대리전지하전상태적고산.방진결과표명,해고산책략능보지흔고적정도,병대관측조성유흔강적억제작용.
