典型文献
加权迭代最小二乘法在线估计锂电池容量研究
文献摘要：
电池容量的在线估计精度影响着车辆续驶里程与功率输出的准确性.考虑到复杂的实际车载环境,提高电池容量在线估计精度是一项不小的挑战.传统的SOC-电量增益法通常选取两个不同时刻点作为SOC增量,而选取点的SOC误差会导致电池容量估计不准确.基于此,提出一种基于开路电压与加权迭代最小二乘法的锂电池容量估计方法.首先基于一阶RC模型,采用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识开路电压OCV,间接获得全区间SOC估计值;然后基于SOC-电量增益法的思路,使用IRLS算法根据全区间SOC估计值估计电池容量.耐久性实验数据显示,该方法在不同寿命条件下的电池容量估计精度均较高,误差不超过2％.该方法避免了选点的随机性,避免了SOC估计值可能存在的异常现象以及SOC增益随机误差的未知方差性问题.
文献关键词：
电池寿命;容量估计;开路电压;最小二乘法;在线应用
中图分类号：
作者姓名：
崔一凡;郑岳久
作者机构：
上海理工大学机械工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]崔一凡;郑岳久-.加权迭代最小二乘法在线估计锂电池容量研究)[J].软件导刊,2022(02):81-86
A类：
B类：
迭代最小二乘法,在线估计,锂电池,估计精度,精度影响,续驶里程,功率输出,车载环境,SOC,电量,不同时刻,取点,致电,电池容量估计,开路电压,估计方法,RC,带遗忘因子的最小二乘法,在线辨识,OCV,接获,估计值,IRLS,耐久性实验,选点,随机性,异常现象,随机误差,知方,电池寿命,在线应用
AB值：
0.305547
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