青岛大学学报（工程技术版）
青島大學學報（工程技術版）
청도대학학보（공정기술판）
JOURNAL OF QINGDAO UNIVERSITY(ENGINEERING & TECHNOLOGY EDITION)
2014年
1期
60-63
,共4页
姜安娜%逄海燕%李立伟%王虹
薑安娜%逄海燕%李立偉%王虹
강안나%방해연%리립위%왕홍
电动汽车%卡尔曼滤波算法%安时计量%能量管理系统%SOC估算
電動汽車%卡爾曼濾波算法%安時計量%能量管理繫統%SOC估算
전동기차%잡이만려파산법%안시계량%능량관리계통%SOC고산
electric vehicle%kalman filter%Ah counting%energy management system%SOC estimation
为了精确估算电动汽车锂电池的荷电状态(state of charge,SOC),本文通过对主流SOC估算方法进行分析与比较,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的电动汽车能量管理系统(energy management system,EMS) SOC估算方法,同时采用联合模型以保证估算过程中有较好的精度,并在实验室条件下进行实测数据及MATLAB仿真分析.仿真结果表明,卡尔曼滤波算法对锂电池SOC进行在线实时估计是有效的,能够较为准确地计算出SOC值,且估算结果与实测值基本一致,该方法可以用于电动汽车锂电池SOC的估算,具有很强的实际应用价值.
為瞭精確估算電動汽車鋰電池的荷電狀態(state of charge,SOC),本文通過對主流SOC估算方法進行分析與比較,提齣瞭一種基于卡爾曼濾波算法的電動汽車能量管理繫統(energy management system,EMS) SOC估算方法,同時採用聯閤模型以保證估算過程中有較好的精度,併在實驗室條件下進行實測數據及MATLAB倣真分析.倣真結果錶明,卡爾曼濾波算法對鋰電池SOC進行在線實時估計是有效的,能夠較為準確地計算齣SOC值,且估算結果與實測值基本一緻,該方法可以用于電動汽車鋰電池SOC的估算,具有很彊的實際應用價值.
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