电动无人机由于噪音小、携带方便、受海拔影响较小等优点,广泛应用于单兵作业、高海拔作业环境中。但电动无人机动力电池对温度影响较为敏感,并且当温度低于0℃时,放电能力急速下降,因此在低温环境作业过程中准确估算电池SOC（state of ...电动无人机由于噪音小、携带方便、受海拔影响较小等优点,广泛应用于单兵作业、高海拔作业环境中。但电动无人机动力电池对温度影响较为敏感,并且当温度低于0℃时,放电能力急速下降,因此在低温环境作业过程中准确估算电池SOC（state of charge）是保障安全飞行的关键。该文提出基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法,并结合电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对SOC估算的影响,调整卡尔曼滤波算法关键参数。研究结果表明,本方法能有效降低传统方法产生的模型误差以及累积误差,提高了SOC估算的模型准确性与估算精度。展开更多
文摘电动无人机由于噪音小、携带方便、受海拔影响较小等优点,广泛应用于单兵作业、高海拔作业环境中。但电动无人机动力电池对温度影响较为敏感,并且当温度低于0℃时,放电能力急速下降,因此在低温环境作业过程中准确估算电池SOC（state of charge）是保障安全飞行的关键。该文提出基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法,并结合电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对SOC估算的影响,调整卡尔曼滤波算法关键参数。研究结果表明,本方法能有效降低传统方法产生的模型误差以及累积误差,提高了SOC估算的模型准确性与估算精度。
