基于无迹变换强跟踪滤波的锂离子电池SOC估计

论文摘要

针对车用锂离子动力电池,以Thevenin等效电路模型为基础,基于复合脉冲功率循环实验进行模型参数辨识,运用无迹变换强跟踪滤波(unscented transformation strong tracking filter,UTSTF)算法进行电池SOC(state of charge)估算,并与常用的扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)算法和无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)算法进行对比研究,验证了该算法的有效性。实验结果表明,与UKF和EKF相比,该UTSTF算法具有更好的精度和鲁棒性,最大误差小于1.5%。

论文目录

• 1 电池等效电路数学模型
•   1.1 Thevenin等效电路模型
•   1.2 参数辨识
• 2 基于UTSTF的SOC估算算法
•   2.1 UTSTF算法基本原理
•   2.2 UTSTF算法实现
•   2.3 基于UTSTF算法的SOC估算
• 3 实验验证分析
•   3.1 实验条件
•   3.2 算法验证
•     3.2.1 1/3C恒流放电测试
•     3.2.2 复合脉冲功率测试
•     3.2.3 美国联邦城市运行工况测试
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张佩,姚孟豪,彭辅明,郭孔辉

关键词: 无迹变换强跟踪滤波,等效电路模型,荷电状态估计,锂离子电池

来源: 数字制造科学 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心

基金: 国家自然科学基金资助项目(51775393),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017-IVA-034)

分类号: TM912

页码: 260-265

总页数: 6

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