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基于快速SR-UKF的锂离子动力电池SOC联合估计
被引量：
7
1
作者
章军辉
李庆
+1 位作者
陈大鹏
赵野
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期976-984,共9页
针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种...
针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter,SR-UKF)算法,并设计了一种电池状态联合估计策略.首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理,降低了每次无迹变换时的计算开销;然后在迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与Cholesky因子的一阶更新得到,解决了UKF算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了电池荷电状态(State of charge,SOC)在线滚动估计的数值稳定性;最后采用联合估计策略,对电池等效模型参数进行实时辨识,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了电池SOC的估计精度.仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性.
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关键词
荷电状态
健康状态
平方根无迹卡尔曼滤波
联合估计
锂离子动力电池
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职称材料
基于噪声模型的锂离子电池SOC预测
被引量：
1
2
作者
李骏
魏炜阳
+1 位作者
刘霏霏
曾建邦
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期249-253,共5页
为提高电池荷电状态(SOC)的估算精度和缩短预测时间,提出一种基于噪声模型的耦合估算策略,预估动力锂离子电池的SOC。在新标欧洲循环测试(NEDC)工况下,通过充放电实验进行仿真验证。耦合估算算法具有较高的估算精度,SOC仿真预测误差不超...
为提高电池荷电状态(SOC)的估算精度和缩短预测时间,提出一种基于噪声模型的耦合估算策略,预估动力锂离子电池的SOC。在新标欧洲循环测试(NEDC)工况下,通过充放电实验进行仿真验证。耦合估算算法具有较高的估算精度,SOC仿真预测误差不超过2%,预测时间为0.3262 s。
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关键词
锂离子电池
荷电状态(SOC)
噪声模型
耦合估算策略
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职称材料
纯电动汽车动力电池荷电估算策略研究
3
作者
周嫣
《交通节能与环保》
2020年第5期7-10,共4页
动力电池的荷电状态SOC作为纯电动汽车中车用电池管理系统的重要技术,对于动力电池的荷电状态SOC进行估算是研究与管理电池性能、延长电池使用寿命和提高车辆行驶性能的重要内容。本文通过对动力电池SOC的影响因素进行分析,并结合多种SO...
动力电池的荷电状态SOC作为纯电动汽车中车用电池管理系统的重要技术,对于动力电池的荷电状态SOC进行估算是研究与管理电池性能、延长电池使用寿命和提高车辆行驶性能的重要内容。本文通过对动力电池SOC的影响因素进行分析,并结合多种SOC值估算策略,对比各方法的特点及估算效果后,采用扩展卡尔曼滤波法作为动力电池荷电SOC值估算策略,用于提高电池SOC值估算的精度。
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关键词
纯电动汽车
动力电池
SOC
荷电估算策略
扩展卡尔曼滤波法
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职称材料
纯电动汽车动力锂电池SOC估计策略综述
4
作者
谢俊淋
吴铭
+5 位作者
陈越
武强
何立科
刘成武
吴平
苏庆列
《汽车文摘》
2021年第4期12-20,共9页
电池管理系统(BMS)采用了防止电池过放电和过充,提供电池均衡控制,能够实现新能源汽车动力锂电池的最佳利用和保护。电池管理系统实时精准估算电池电荷状态(SOC)是提高电动汽车续航里程和延长寿命的关键。然而,SOC不能直接测量,动力电...
电池管理系统(BMS)采用了防止电池过放电和过充,提供电池均衡控制,能够实现新能源汽车动力锂电池的最佳利用和保护。电池管理系统实时精准估算电池电荷状态(SOC)是提高电动汽车续航里程和延长寿命的关键。然而,SOC不能直接测量,动力电池的充、放电又是一个复杂过程,导致目前现有的SOC估算策略很难精确地估算出实时在线SOC值。因此,如何提高SOC估算精度是当下BMS领域的研究热点。本文通过对各种SOC估算方法进行文献综述,分析和总结各个SOC估算方法的原理及优缺点,提出SOC估计策略未来发展趋势。
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关键词
新能源汽车
电池管理系统
电池荷电状态
动力锂电池
SOC估计策略
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职称材料
题名
基于快速SR-UKF的锂离子动力电池SOC联合估计
被引量：
7
1
作者
章军辉
李庆
陈大鹏
赵野
机构
中国科学院微电子研究所
江苏物联网研究发展中心
无锡物联网创新中心有限公司
昆山微电子技术研究院
出处
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期976-984,共9页
基金
江苏省博士后科研计划资助项目(2020Z411)
国家重点研发计划“新能源汽车专项”资助项目(2016YFB0100516)。
文摘
针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter,SR-UKF)算法,并设计了一种电池状态联合估计策略.首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理,降低了每次无迹变换时的计算开销;然后在迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与Cholesky因子的一阶更新得到,解决了UKF算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了电池荷电状态(State of charge,SOC)在线滚动估计的数值稳定性;最后采用联合估计策略,对电池等效模型参数进行实时辨识,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了电池SOC的估计精度.仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性.
关键词
荷电状态
健康状态
平方根无迹卡尔曼滤波
联合估计
锂离子动力电池
Keywords
state
of
charge
state
of
health
square-root
unscented
Kalman
filter
co-
estimation
strategy
Li-ion
battery
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于噪声模型的锂离子电池SOC预测
被引量：
1
2
作者
李骏
魏炜阳
刘霏霏
曾建邦
机构
华东交通大学机电与车辆工程学院
出处
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期249-253,共5页
基金
国家自然科学基金(51806066)
江西省青年科学基金项目(20181BAB216023)
江西省科协创新驱动助力服务项目。
文摘
为提高电池荷电状态(SOC)的估算精度和缩短预测时间,提出一种基于噪声模型的耦合估算策略,预估动力锂离子电池的SOC。在新标欧洲循环测试(NEDC)工况下,通过充放电实验进行仿真验证。耦合估算算法具有较高的估算精度,SOC仿真预测误差不超过2%,预测时间为0.3262 s。
关键词
锂离子电池
荷电状态(SOC)
噪声模型
耦合估算策略
Keywords
Li-ion
battery
state
of
charge
(SOC)
noise
model
coupling
estimation
strategy
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
纯电动汽车动力电池荷电估算策略研究
3
作者
周嫣
机构
无锡南洋职业技术学院
出处
《交通节能与环保》
2020年第5期7-10,共4页
基金
江苏高校哲学社会科学研究项目(2019SJA0887)
无锡南洋职业技术学院精品课程(NYAK2019001)。
文摘
动力电池的荷电状态SOC作为纯电动汽车中车用电池管理系统的重要技术,对于动力电池的荷电状态SOC进行估算是研究与管理电池性能、延长电池使用寿命和提高车辆行驶性能的重要内容。本文通过对动力电池SOC的影响因素进行分析,并结合多种SOC值估算策略,对比各方法的特点及估算效果后,采用扩展卡尔曼滤波法作为动力电池荷电SOC值估算策略,用于提高电池SOC值估算的精度。
关键词
纯电动汽车
动力电池
SOC
荷电估算策略
扩展卡尔曼滤波法
Keywords
pure
electric
vehicle
power
battery
SOC
charge
estimation
strategy
extended
kalman
filter
分类号
U469.721 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
纯电动汽车动力锂电池SOC估计策略综述
4
作者
谢俊淋
吴铭
陈越
武强
何立科
刘成武
吴平
苏庆列
机构
福建船政交通职业学院汽车学院
福建工程学院福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室
出处
《汽车文摘》
2021年第4期12-20,共9页
文摘
电池管理系统(BMS)采用了防止电池过放电和过充,提供电池均衡控制,能够实现新能源汽车动力锂电池的最佳利用和保护。电池管理系统实时精准估算电池电荷状态(SOC)是提高电动汽车续航里程和延长寿命的关键。然而,SOC不能直接测量,动力电池的充、放电又是一个复杂过程,导致目前现有的SOC估算策略很难精确地估算出实时在线SOC值。因此,如何提高SOC估算精度是当下BMS领域的研究热点。本文通过对各种SOC估算方法进行文献综述,分析和总结各个SOC估算方法的原理及优缺点,提出SOC估计策略未来发展趋势。
关键词
新能源汽车
电池管理系统
电池荷电状态
动力锂电池
SOC估计策略
Keywords
New
energy
vehicles
Battery
management
system
State
of
charge
Power
lithium
battery
SOC
estimation
strategy
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速SR-UKF的锂离子动力电池SOC联合估计
章军辉
李庆
陈大鹏
赵野
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
7
下载PDF
职称材料
2
基于噪声模型的锂离子电池SOC预测
李骏
魏炜阳
刘霏霏
曾建邦
《电池》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
3
纯电动汽车动力电池荷电估算策略研究
周嫣
《交通节能与环保》
2020
0
下载PDF
职称材料
4
纯电动汽车动力锂电池SOC估计策略综述
谢俊淋
吴铭
陈越
武强
何立科
刘成武
吴平
苏庆列
《汽车文摘》
2021
0
下载PDF
职称材料
已选择
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