基于AEKF的鋰離子電池SOC估算
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>3656 K
標(biāo)簽： 鋰離子電池 荷電狀態(tài)估算 DP等效電路模型
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文檔介紹：針對(duì)拓展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter， EKF）算法進(jìn)行鋰離子電池荷電狀態(tài)（State of Charge， SOC）估算時(shí)噪聲信息固定從而導(dǎo)致估算精度低的問題，提出噪聲信息協(xié)方差能夠自動(dòng)匹配的自適應(yīng)拓展卡爾曼濾波（Adaptive Extended Kalman Filter， AEKF）算法。首先基于電池的雙極化（Dual Polarization， DP）等效電路模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，建立精確的等效模型；然后在動(dòng)態(tài)應(yīng)力測試（Dynamic Stress Test， DST）工況下對(duì)比了EKF濾波算法與AEKF濾波算法噪聲協(xié)方差矩陣變化情況以及對(duì)電池SOC的估算效果，結(jié)果表明AEKF濾波算法具有更高的估算精度；最后設(shè)置了幾組不同的SOC初始偏差，驗(yàn)證了AEKF濾波算法在估算電池SOC時(shí)具有魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
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