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作 者:白书华[1] 张志 何柏青[1] 邬磊 黄金亮 张文展 肖和 Bai Shuhua;Zhang Zhi;He Baiqing;Wu Lei;Huang Jinliang;Zhang Wenzhan;Xiao He(College of Electronics and Information,Nanchang Institute of Technology,Jiangxi,330044;College of Electrical and Mechanical Engineering,Nanchang Institute of Technology,Jiangxi,330044;Photovoltaic Cell Research Institute of Nanchang Institute of Technology,Jiangxi,330044;Key Laboratory of Jiangxi for Solar Photoelectric Materials,Nanchang Institute of Technology,Jiangxi,330044)
机构地区:[1]南昌理工学院电子与信息学院,江西330044 [2]南昌理工学院机电工程学院,江西330044 [3]南昌理工学院光伏电池研究所,江西330044 [4]南昌理工学院江西省太阳能光电材料重点实验室,江西330044
出 处:《当代化工研究》2024年第10期167-169,共3页Modern Chemical Research
基 金:江西省自然科学基金资助项目“基于非线性时间序列分析的锂离子动力电池建模与SOC联合估计”(项目编号:20212BAB 202025)。
摘 要:伴随着新能源产业的飞速发展,锂离子动力电池作为一种高效的储能方式,已成为电动汽车的重要组成部分。在电池管理系统的功能中,电池的高精度建模至关重要。在实际应用中,电池不是一个线性系统,其输入和输出由于外部扰动等原因表现出非线性特征,从而直接影响参数识别效果,进而影响模型精度。鉴于此,本文对锂离子动力电池进行了Hammerstein-ARMAX(Autoregressive MovingAverage with Extra Input)模型构建,并对模型参数的估计方法进行研究,旨在提高模型的准确性。实验结果表明了该方法的有效性。Accompanied by the soaring development of the new energy industry,Lithium-ion power battery,as an efficient energy stor-age method,has become an essential part of electric vehicles.Amid the functions of a battery management system,the high precision modeling of a battery holds paramount concern.In practical applications,the battery is not a linear system,wherein the input and output demonstrate nonlinear characteristics due to external disturbances and so on.Thus the parameter identification of the model is directly affected.In light of this,this paper embarks on a study on the Hammerstein-ARMAX(Autoregressive Moving Average with Extra Input)model construction and parameters estimation method of Lithium-ion power battery,aiming at improving the accuracy of the model.The experimental results show the effectiveness of the proposed method.
关 键 词:锂离子动力电池 非线性时间序列 Hammerstein-ARMAX模型 参数估计
分 类 号:TM912[电气工程—电力电子与电力传动]
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