典型文献
基于改进FFRLS算法的锂离子电池参数辨识
文献摘要：
动力电池荷电状态的估算在电池管理系统中十分重要,电池模型精确度和参数辨识准确度对其有决定性影响.以磷酸铁锂电池为研究对象,选用一阶RC电池模型,对时变参数进行辨识.传统的带遗忘因子最小二乘法在参数辨识过程中,电压误差值存在偏差,导致模型精度降低.为了提高动态工况下的模型精度,引入比例控制算法对电压误差进行修正.结果表明,在城市道路循环工况(UDDS)下,改进的带遗忘因子最小二乘算法的误差在0.03 V以内,提高了系统参数辨识的准确度和电池模型精确度.
文献关键词：
电池模型;比例控制;参数辨识;遗忘因子;最小二乘法
中图分类号：
作者姓名：
刘晓静;李建良;南忠良;郭秋蕊
作者机构：
天津科技大学电子信息与自动化学院,天津300222
文献出处：
引用格式：
[1]刘晓静;李建良;南忠良;郭秋蕊-.基于改进FFRLS算法的锂离子电池参数辨识)[J].电源技术,2022(06):657-660
A类：
B类：
FFRLS,锂离子电池,参数辨识,动力电池,电池荷电状态,电池管理系统,电池模型,决定性影响,磷酸铁锂电池,RC,时变参数,遗忘因子最小二乘法,电压误差,误差值,模型精度,高动态,动态工况,比例控制,控制算法,城市道路,循环工况,UDDS,最小二乘算法,系统参数
AB值：
0.327791
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