检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王中伟 杨坤[1] 马超[1] 王记磊 王杰[1] Wang Zhongwei;Yang Kun;Ma Chao;Wang Jilei;Wang Jie(Shandong University of Technology,Zibo 255000;Changchun Automotive Test Center Co.,Ltd.,Changchun 130013)
机构地区:[1]山东理工大学,淄博255000 [2]长春汽车检测中心有限责任公司,长春130013
出 处:《汽车技术》2025年第4期20-31,共12页Automobile Technology
基 金:国家自然科学基金项目(51605265);山东省重点研发项目(2018GGX105010)。
摘 要:为了准确估计不同温度下电池参数、荷电状态及功率状态,提出基于自适应遗忘因子的递推最小二乘法联合自适应扩展卡尔曼滤波算法。通过实时校正、更新参数,提升电池参数辨识和荷电状态估计的精度;以模型端电压辨识结果、荷电状态估计结果及电池最大放电电流为约束,实现电池功率状态联合估计。试验结果表明:动态应力测试工况下,辨识电压最大绝对误差和荷电状态最大绝对误差结果分别为62.699 mV和1.894%;当持续放电时间为5 s、30 s和120 s时,电池功率的平均误差分别为5.6×10^(-3) W、6.5×10^(-3) W及8.0×10^(-3) W,所提出的自适应联合估计算法可有效提高参数辨识和状态估计的精度。In order to accurately estimate the battery parameters,state of charge and power state at different temperatures,a recursive least squares method combined with adaptive extended Kalman filter algorithm based on adaptive forgetting factor is proposed.By correcting and updating parameters in real time,the accuracy of battery parameter identification and state-of-charge estimation is improved.Based on the constraints of the model terminal voltage identification results,the state-of-charge estimation results and the maximum discharge current of the battery,the joint estimation of the battery power state is realized.The test results show that the maximum absolute error of the identification voltage and the maximum absolute error of the state of charge are 62.699 mV and 1.894%,respectively under the dynamic stress test condition.When the continuous discharge time is 5 s,30 s and 120 s,the average error of battery power is 5.6×10^(-3) W,6.5×10^(-3) W and 8.0×10^(-3) W,respectively.The proposed adaptive joint estimation algorithm can improve the accuracy of parameter identification and state estimation effectively.
关 键 词:锂离子电池 自适应遗忘因子递推最小二乘法 自适应扩展卡尔曼滤波 在线参数辨识 联合估计
分 类 号:TM912[电气工程—电力电子与电力传动]
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