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基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计方法
文献摘要:
分析表明,荷电状态(SOC)是锂离子电池的关键状态之一,对其精确估计可以实现电池的最大化利用.阐述四种SOC估计方法,并通过实验对比得到了最优的SOC估计方法.首先建立了二阶RC等效电路模型,采用非线性最小二乘法进行模型参数辨识,DST工况试验表明模型误差小于1%.提出了四种卡尔曼滤波衍生算法估计电池SOC.不同工况下的对比结果表明,自适应无迹卡尔曼滤波算法可以更快地让系统稳定,且SOC估计误差最小.
文献关键词:
锂离子电池;荷电状态;等效电路模型;自适应卡尔曼滤波
中图分类号:
作者姓名:
周君
作者机构:
青岛特锐德电气股份有限公司,山东 266000
文献出处:
引用格式:
[1]周君-.基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计方法)[J].集成电路应用,2022(05):1-5
A类:
B类:
锂离子电池,电池荷电状态,荷电状态估计,估计方法,SOC,精确估计,实验对比,比得,RC,等效电路模型,非线性最小二乘法,模型参数辨识,DST,工况试验,模型误差,不同工况,无迹卡尔曼滤波算法,系统稳定,估计误差,自适应卡尔曼滤波
AB值:
0.257723
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