电源技术
電源技術
전원기술
CHINESE JOURNAL OF POWER SOURCES
2015年
1期
101-104
,共4页
扩展卡尔曼滤波%动态卡尔曼增益修正系数%SOC估算%经验公式模型
擴展卡爾曼濾波%動態卡爾曼增益脩正繫數%SOC估算%經驗公式模型
확전잡이만려파%동태잡이만증익수정계수%SOC고산%경험공식모형
extended%kalman%filter%dynamic%kalman%gain%correction%coefficient%SOC%estimation%empirical%formula%model
扩展卡尔曼滤波法(EKF)被认为是一种精度较高的电动汽车动力电池荷电状态(SOc)估算法,但是观测方程误差会对SOC估算结果带来影响.对EKF滤波过程进行改进,根据观测方程的误差对原EKF滤波过程增设动态卡尔曼增益修正系数,提出基于卡尔曼增益动态修正的动力电池SOC估算法.仿真结果表明EKF法可以有效克服SOC初始值不准确所造成的估算误差,动态卡尔曼增益修正系数可以进一步减小由于观测方程误差造成的SOC估算误差,使估算误差保持在5％之内.
擴展卡爾曼濾波法(EKF)被認為是一種精度較高的電動汽車動力電池荷電狀態(SOc)估算法,但是觀測方程誤差會對SOC估算結果帶來影響.對EKF濾波過程進行改進,根據觀測方程的誤差對原EKF濾波過程增設動態卡爾曼增益脩正繫數,提齣基于卡爾曼增益動態脩正的動力電池SOC估算法.倣真結果錶明EKF法可以有效剋服SOC初始值不準確所造成的估算誤差,動態卡爾曼增益脩正繫數可以進一步減小由于觀測方程誤差造成的SOC估算誤差,使估算誤差保持在5％之內.
확전잡이만려파법(EKF)피인위시일충정도교고적전동기차동력전지하전상태(SOc)고산법,단시관측방정오차회대SOC고산결과대래영향.대EKF려파과정진행개진,근거관측방정적오차대원EKF려파과정증설동태잡이만증익수정계수,제출기우잡이만증익동태수정적동력전지SOC고산법.방진결과표명EKF법가이유효극복SOC초시치불준학소조성적고산오차,동태잡이만증익수정계수가이진일보감소유우관측방정오차조성적SOC고산오차,사고산오차보지재5％지내.
