典型文献
基于SR-HPPC和EKF的强适应性电池参数辨识
文献摘要：
准确的建模与荷电状态(SOC)估计能确保电池管理系统安全启动及稳定运转.以三元正极材料锂离子电池为研究对象,建立离散模型.在传统参数拟合的基础上,结合模型在阶跃响应下的性质,提出一种辨识方法.该方法结合不同工况实验,对电池工作特性进行分析.将参数辨识方法阶跃响应(SR)-混合功率脉冲特性(HPPC)构建的模型与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相结合,得到的系统鲁棒性提高,跟随效果较好,准确性较高,在动态应力测试(DST)工况下的电压误差最大为0.73％,SOC估计误差最大为1.04％.
文献关键词：
锂离子电池;离散模型;荷电状态(SOC);扩展卡尔曼滤波(EKF)算法;阶跃响应;参数辨识
中图分类号：
作者姓名：
王志;王顺利;于春梅;熊然
作者机构：
西南科技大学信息工程学院,四川绵阳 621010
文献出处：
引用格式：
[1]王志;王顺利;于春梅;熊然-.基于SR-HPPC和EKF的强适应性电池参数辨识)[J].电池,2022(01):35-37
A类：
B类：
SR,HPPC,EKF,强适应性,荷电状态,SOC,电池管理系统,系统安全,安全启动,三元正极材料,锂离子电池,离散模型,参数拟合,阶跃响应,不同工况,工作特性,参数辨识方法,脉冲特性,扩展卡尔曼滤波,动态应力,应力测试,DST,电压误差,估计误差
AB值：
0.335659
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