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,，建立精確的等效模型,；然后在動態(tài)應(yīng)力測試（Dynamic Stress Test， DST）工況下對比了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，驗證了AEKF濾波算法在估算電池SOC時具有魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),。
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