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基于扩展卡尔曼滤波的钠离子电池SOC估计
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作者 张福建 赵席 +1 位作者 郑新月 邓富金 《电池》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SO... 精确估计荷电状态(SOC)对于钠离子电池的合理使用至关重要。以18650型钠离子电池作为研究对象,在实验室钠离子电池阶段放电实验数据基础上,建立二阶RC等效电路模型,利用PyCharm软件进行SOC曲线仿真,对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计的SOC曲线与实际曲线,验证算法的有效性和鲁棒性。增加补偿电压后,EKF算法能较好地估计电池的SOC,平均误差为1.79%,整体模型精度优于标准卡尔曼滤波算法,且最大误差减少了1.6个百分点,同时针对不同SOC初值具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 钠离子电池 扩展卡尔曼滤波(ekf)算法 二阶RC等效电路 荷电状态(SOC) 补偿电压
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基于扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计研究
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作者 卢一铖 杨级艳 《南方农机》 2025年第14期123-127,共5页
【目的】提高SOC估算精度和稳定性,实现高精度的锂电池SOC估计。【方法】在MATLAB软件的Simulink环境下建立了锂电池的二阶RC等效电路仿真模型,基于自定义指数拟合的离线参数辨识方法,验证了模型的精度。采用扩展卡尔曼滤波算法对锂电... 【目的】提高SOC估算精度和稳定性,实现高精度的锂电池SOC估计。【方法】在MATLAB软件的Simulink环境下建立了锂电池的二阶RC等效电路仿真模型,基于自定义指数拟合的离线参数辨识方法,验证了模型的精度。采用扩展卡尔曼滤波算法对锂电池进行SOC估算,在HPPC和DST两种工况下验证了扩展卡尔曼滤波算法的估算精度。并使用MATLAB仿真软件进行SOC仿真验证,采用安时积分法作为标准进行对比,以验证扩展卡尔曼滤波算法的有效性。【结果】针对HPPC和DST两种工况下的SOC收敛效果,得出了扩展卡尔曼滤波算法的误差情况,并发现其最大误差不超过0.9%,进一步说明了该方法估算SOC的高准确性和可行性。【结论】本研究设计的锂电池SOC估计方法是可靠且可行的,可以满足新能源汽车在复杂运行环境下的荷电估计要求,并可用于解决其他领域中类似的问题。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态估计 二阶RC模型 扩展卡尔曼滤波
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基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:1
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作者 吴胜利 欧华 邢文婷 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6742-6748,共7页
锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元... 锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(state of charge, SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(multi innovation extended Kalman filter, MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。 展开更多
关键词 锂离子电池 分数阶模型 多新息理论 扩展卡尔曼滤波(ekf) 荷电状态(SOC)
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基于二阶近似扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:7
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作者 段林超 张旭刚 +2 位作者 张华 宋华伟 敖秀奕 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1797-1804,共8页
为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一... 为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一种新的带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。由于VFFRLS解的精度依赖于算法初始值的设定,为此采用改进粒子群算法求得模型初始参数值,进而得到更加精确的VFFRLS初始值。最后采用二阶EKF来估计电池的SOC值,以此提高估计精度。两组不同的数据集用来证明二阶EKF估计SOC值具有普适性。实验结果表明,二阶EKF在估计不同工况条件下的SOC值时,平均绝对误差(MAE)都保持在1%以内,由此证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 二阶扩展卡尔曼滤波 可变遗忘因子最小二乘法 改进粒子群算法 参数识别
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基于扩展卡尔曼滤波的蓄电池组SOC估算 被引量:11
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作者 王君瑞 单祥 +2 位作者 贾思宁 王闯 向上 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第8期1168-1172,共5页
随着能源的不断减少和环境破坏加重,风光互补发电系统得到了广泛关注,其中蓄电池组是整个系统中最受关注的一个组成部分。准确有效地估算蓄电池组的荷电状态(SOC),不仅可以保证资源的合理利用、减少成本,还能保证系统的安全可靠运行。... 随着能源的不断减少和环境破坏加重,风光互补发电系统得到了广泛关注,其中蓄电池组是整个系统中最受关注的一个组成部分。准确有效地估算蓄电池组的荷电状态(SOC),不仅可以保证资源的合理利用、减少成本,还能保证系统的安全可靠运行。由于蓄电池的正常运行具有很强的非线性,选用通用非线性等效电路模型,充分考虑了充放电倍率和环境温度,利用傅里叶函数对模型参数进行有效拟合,结合传统安时积分法,运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对蓄电池组的SOC进行动态估算,通过MATLAB软件进行仿真验证,结果表明,文中选择的扩展卡尔曼滤波算法可以对蓄电池组SOC进行有效跟踪,并控制跟踪误差低于1%。 展开更多
关键词 通用非线性等效电路模型 蓄电池组 扩展卡尔曼滤波(ekf)算法 SOC估算
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基于自适应渐消扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:6
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作者 赵中华 晏晓锋 童有为 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期58-66,共9页
电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性... 电池荷电状态(SOC)的准确估计对于电动汽车动力电池的管理至关重要,而电动汽车在实际运行时经常会遇到SOC数据突变的问题,同时所建立的电池模型和噪声模型也存在一定误差,这导致传统扩展卡尔曼滤波算法在SOC估算过程中自适应性和鲁棒性较差。针对这些问题,本文提出使用自适应渐消扩展卡尔曼滤波算法(AFEKF),应用于锂离子电池的SOC估计。引入渐消因子对系统噪声协方差进行自适应迭代,从而实时更新最优卡尔曼增益,减少数据突变和电池模型误差等因素带来的影响,通过在复杂工况下的实验对比可知,AFEKF相比于标准EKF(extended Kalman filter),新欧洲驾驶循环工况下SOC估算精度提高0.78个百分点,变电流工况下估算精度提高0.5个百分点,同时在电池SOC初始值不准确的情况下能更快更平稳地收敛到真实值,表明AFEKF算法相比EKF估算SOC具有更高的估算精度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC) 参数辨识 自适应渐消扩展卡尔曼滤波器(AFekf) 锂离子电池 二阶RC模型
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基于深度强化学习与扩展卡尔曼滤波相结合的交通信号灯配时方法 被引量:1
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作者 吴兰 吴元明 +1 位作者 孔凡士 李斌全 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1353-1363,共11页
深度Q学习网络(DQN)因具有强大的感知能力和决策能力而成为解决交通信号灯配时问题的有效方法,然而外部环境扰动和内部参数波动等原因导致的参数不确定性问题限制了其在交通信号灯配时系统领域的进一步发展。基于此,提出了一种DQN与扩... 深度Q学习网络(DQN)因具有强大的感知能力和决策能力而成为解决交通信号灯配时问题的有效方法,然而外部环境扰动和内部参数波动等原因导致的参数不确定性问题限制了其在交通信号灯配时系统领域的进一步发展。基于此,提出了一种DQN与扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合(DQN-EKF)的交通信号灯配时方法。以估计网络的不确定性参数值作为状态变量,包含不确定性参数的目标网络值作为观测变量,结合过程噪声、包含不确定性参数的估计网络值和系统观测噪声构造EKF系统方程,通过EKF的迭代更新求解,得到DQN模型中的最优真实参数估计值,解决DQN模型中的参数不确定性问题。实验结果表明:DQN-EKF配时方法适用于不同的交通环境,并能够有效提高车辆的通行效率。 展开更多
关键词 深度Q学习网络(DQN) 感知能力 决策能力 交通信号灯配时系统 参数不确定性 扩展卡尔曼滤波(ekf)
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基于连续-离散扩展卡尔曼建模的p53-Mdm2调控关系研究 被引量:3
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作者 姜莉 李玉榕 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期180-186,共7页
生物医学研究揭示,肿瘤抑制基因p53的表达水平与肿瘤的形成相关。p53相关的信号转导网络研究为揭示癌症、肿瘤的发病机制和寻找其治疗方法提供新思路,而p53和癌基因Mdm2的负反馈关系是该信号转导网络的核心部分。因此,研究p53-Mdm2的调... 生物医学研究揭示,肿瘤抑制基因p53的表达水平与肿瘤的形成相关。p53相关的信号转导网络研究为揭示癌症、肿瘤的发病机制和寻找其治疗方法提供新思路,而p53和癌基因Mdm2的负反馈关系是该信号转导网络的核心部分。因此,研究p53-Mdm2的调控关系意义重大。基于电离辐射后人类白血病细胞中测得的时间序列基因表达数据,利用连续-离散的扩展卡尔曼(EKF)算法,建立带有延迟特性的非线性动态连续随机生物网络模型,模拟电离辐射后的p53-Mdm2动态调控过程。同时,对所建立网络的准确性进行验证,可得模型的误差率为0.85%。结果表明:所提出的算法是收敛的,可以预测基因的表达水平,准确地模拟p53-Mdm2调控网络受到电离辐射后的衰减震荡响应过程,该过程和生物实验结果一致。所提出的算法为生物学实验建模提供一种有效的方法,并可以为网络系统动力学特性的研究提供条件。 展开更多
关键词 p53-Mdm2网络 连续-离散扩展卡尔曼(ekf)算法 时间序列数据 延迟
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基于双扩展卡尔曼滤波锂电池荷电状态估算研究 被引量:9
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作者 王文亮 何锋 +1 位作者 蒋雪生 郑永樑 《电子测量技术》 2020年第19期49-52,共4页
针对单个扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估算精度不高,且受荷电状态(SOC)初始值的影响,在建立二阶RC等效电路模型基础上,采用双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)对电池模型参数与SOC在线估算。以24 Ah/3.3 V磷酸铁锂电池组为研究对象,设计了电池实测... 针对单个扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估算精度不高,且受荷电状态(SOC)初始值的影响,在建立二阶RC等效电路模型基础上,采用双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)对电池模型参数与SOC在线估算。以24 Ah/3.3 V磷酸铁锂电池组为研究对象,设计了电池实测工况实验,实验结果表明,在动态压力测试工况(DST)和纯电动乘用车用能量型蓄电池主放电工况下,与单个EKF算法相比,DEKF算法在SOC初始值不准确的条件下具有较好的收敛性和适应性,误差控制在3%以内,证明了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 二阶等效电路模型 在线估算 扩展卡尔曼滤波算法
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基于扩展卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池荷电状态估计 被引量:16
10
作者 韦仲爽 侯巍 +2 位作者 赵彦 郑寿森 付青 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期92-100,共9页
电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参... 电池的荷电状态(SoC,state of charge)是锂离子电池最基本的参数之一,不能直接测量得到。本文基于二阶Thevenin模型对磷酸铁锂电池进行建模分析,通过混合脉冲功率特性(HPPC,hybrid pulse power characteristic)实验对不同SoC处的模型参数进行识别。基于MATLAB/Simulink平台,搭建了变参数二阶Thevenin模型与扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filter)算法相结合的估算系统。仿真结果表明,估算系统在不同工况下的仿真误差不超过2.5%,为锂离子电池管理系统的搭建提供了支持。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 荷电状态 二阶Thevenin电路模型 参数识别 扩展卡尔曼滤波算法
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基于扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:1
11
作者 刘嘉林 申江卫 +2 位作者 吕天阳 夏雪磊 肖佳鹏 《农业装备与车辆工程》 2019年第12期97-99,共3页
基于一阶等效电路模型,采用扩展卡尔曼滤波方法对锂离子电池SOC进行估计,并通过MATLAB搭建仿真实验,验证扩展卡尔曼滤波估算算法的有效性。结果表明,扩展卡尔曼滤波可以有效地跟踪锂离子电池SOC的变化,且具有较高的精确性。
关键词 扩展卡尔曼滤波(ekf) 锂电池 荷电状态(SOC) 电池等效模型
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大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准 被引量:7
12
作者 赵彦明 秦永元 《压电与声光》 CAS 北大核心 2020年第1期137-141,共5页
针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,... 针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。 展开更多
关键词 大失准角 初始对准 尔曼滤波(KF) 二阶扩展卡尔曼滤波(ekf2) 混合滤波
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单目视觉中基于IEKF,DD1及DD2滤波器的位姿和运动估计(英文) 被引量:2
13
作者 伍雪冬 王耀南 李灿飞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期35-42,共8页
用单摄像机所获取的二维(2D)图像来估计两坐标之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的,其难点是从物体的三维(3D)特征投影到2D图像特征的过程是一个非线性变换,把基于单目视觉的位姿和运动估计系统定义为一个非线性随机模型,分别以... 用单摄像机所获取的二维(2D)图像来估计两坐标之间的相对位姿和运动在实际应用中是可取的,其难点是从物体的三维(3D)特征投影到2D图像特征的过程是一个非线性变换,把基于单目视觉的位姿和运动估计系统定义为一个非线性随机模型,分别以迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)、一阶斯梯林插值滤波器(DD1)和二阶斯梯林插值滤波器(DD2)作非线性状态估计器来估计位姿和运动.为了验证每种估计器的相对优点,用文中所提方法对每种估计器都作了仿真实验,实验结果表明DD1和DD2滤波器的特性要比IEKF好. 展开更多
关键词 线特征 八元数 单目视觉 迭代扩展卡尔曼滤波器(衄烀) 一阶斯梯林插值滤波器(DD1) 二阶斯梯林插值滤波器(DD2) 位姿估计 运动估计
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2种卡尔曼滤波算法的应用分析 被引量:4
14
作者 鲁建辉 刘代军 杨林冲 《现代防御技术》 北大核心 2012年第6期125-128,139,共5页
将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和基于无味变换(UT)和标准卡尔曼滤波体系相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用于反辐射导弹抗雷达关机的技术中,并对其进行仿真分析。结果表明,UKF算法具有跟快的收敛性和具有更高的精度,并能有效克服非线... 将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)和基于无味变换(UT)和标准卡尔曼滤波体系相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)算法应用于反辐射导弹抗雷达关机的技术中,并对其进行仿真分析。结果表明,UKF算法具有跟快的收敛性和具有更高的精度,并能有效克服非线性严重时出现的滤波发散的问题,较好地达到了反辐射导弹抗雷达关机的目的。 展开更多
关键词 反辐射导弹 抗关机 扩展卡尔曼滤波(ekf) 无味卡尔曼滤波(UKF)
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EKF与互补融合滤波在姿态解算中的研究 被引量:14
15
作者 王见 马建林 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1187-1191,共5页
传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息。针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filtering,EKF)与互补滤波融合的信号处理策略。借助STM32微处理器采集MPU9250惯性测量传感... 传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息。针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filtering,EKF)与互补滤波融合的信号处理策略。借助STM32微处理器采集MPU9250惯性测量传感器的原始数据,运用多传感器信息融合的处理算法,比较了互补滤波姿态解算结果和对互补滤波过程中所得的四元数运用EKF矫正后进行姿态解算的结果,以及互补滤波解算的欧拉角运用EKF矫正后的姿态数据。通过实验中3种解算结果与理论值的对比,得出结论:采用互补滤波会存在一定超调量,且结果波动较大,存在较大的噪声,对互补滤波过程中的四元数进行EKF滤波虽能降低解算结果的噪声,但仍存在超调量。而应用EKF矫正互补滤波解算出的欧拉角能同时解决超调量和降低噪声误差,抑制了随机波动,起到了更好的解算效果。 展开更多
关键词 信号处理 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波ekf 互补滤波 姿态解算 欧拉角
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基于二阶差分滤波器的水下目标纯方位角跟踪 被引量:1
16
作者 王宏健 徐金龙 +1 位作者 么洪飞 张爱华 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期87-92,共6页
针对被动单声呐平台对水下目标的纯方位角跟踪问题,提出基于二阶差分滤波器的水下目标纯方位角跟踪方法。采用二阶Stirling插值公式对系统模型中的非线性项进行线性化,使系统误差协方差矩阵正定,保证了滤波算法的稳定性,避免了传统扩展... 针对被动单声呐平台对水下目标的纯方位角跟踪问题,提出基于二阶差分滤波器的水下目标纯方位角跟踪方法。采用二阶Stirling插值公式对系统模型中的非线性项进行线性化,使系统误差协方差矩阵正定,保证了滤波算法的稳定性,避免了传统扩展卡尔曼滤波算法由于需要计算Jacobian矩阵而导致计算复杂、难以应用的问题。建立了被动声呐平台测量模型和水下目标的运动学模型,并应用Monte Carlo方法完成仿真实验。仿真结果表明,基于二阶差分滤波器的水下目标纯方位角跟踪算法具有较快速准确的跟踪响应,通过RMSE概率统计方法进一步验证了这种方法具有较高的估计精度。 展开更多
关键词 水下目标 纯方位角跟踪 二阶差分滤波 扩展卡尔曼滤波 MONTE Carlo仿真
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引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC 被引量:1
17
作者 蔡黎 向丽红 +1 位作者 晏娟 徐青山 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期47-51,共5页
电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO... 电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC)估算 二阶RC等效电路模型 比例积分微分(PID) 粒子群优化(PSO)算法 自适应扩展卡尔曼滤波(Aekf)
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计 被引量:10
18
作者 宫兵 凌六一 +1 位作者 何业梁 邢丽坤 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第11期1594-1599,共6页
荷电状态(SOC)是电动汽车电池管理系统的重要组成部分,SOC的准确估计可以有效降低电池的成本,提高电池的利用效率。为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)中噪声协方差对SOC估计精度的影响问题,采用噪声协方差实时更新自适应无迹卡尔曼滤波算法... 荷电状态(SOC)是电动汽车电池管理系统的重要组成部分,SOC的准确估计可以有效降低电池的成本,提高电池的利用效率。为解决扩展卡尔曼滤波算法(EKF)中噪声协方差对SOC估计精度的影响问题,采用噪声协方差实时更新自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)对电池SOC进行准确估计。对锂电池开展充放电实验,进行离线参数辨识,得到锂电池二阶RC等效电路模型参数。通过建立电池SOC与开路电压、电池模型参数之间的函数关系,利用Matlab/Simulink仿真验证了等效电路模型的正确性。基于验证的二阶RC电路模型采用AUKF和EKF两种算法对实际工况下的单体锂电池SOC进行估计,最大估计误差分别为0.0114、0.0176,平均误差分别为0.0062、0.0079。结果表明AUKF解决了EKF在复杂工况下估算精度较低的问题。 展开更多
关键词 自适应无迹卡尔曼滤波 荷电状态 二阶RC模型 扩展卡尔曼滤波
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基于自适应卡尔曼滤波的电池荷电状态估算 被引量:8
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作者 嵇雷 Ryad Chellali 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期240-243,共4页
提出基于自适应卡尔曼滤波(AEKF)的磷酸铁锂锂离子电池荷电状态(SOC)估算方法,以改进型新一代汽车合作计划(PNGV)等效电路模型为基础,提高SOC估算的稳定性和精度。在MVEG-A和FTP75工况下,相比于常规扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,AEFK算法可... 提出基于自适应卡尔曼滤波(AEKF)的磷酸铁锂锂离子电池荷电状态(SOC)估算方法,以改进型新一代汽车合作计划(PNGV)等效电路模型为基础,提高SOC估算的稳定性和精度。在MVEG-A和FTP75工况下,相比于常规扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,AEFK算法可实时估计未知噪声的均值和方差,误差率分别降低4.846%和3.672%,估算精度得到提高。 展开更多
关键词 自适应卡尔曼滤波(Aekf) 锂离子电池 荷电状态(SOC) 扩展卡尔曼滤波(ekf)
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基于EKF-GRU的车辆轨迹预测 被引量:1
20
作者 张传莹 徐国艳 +3 位作者 陈志发 周彬 陈立伟 洪玮 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期164-172,共9页
为提升行车安全,实现自动驾驶车辆正确的决策规划,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)-门控循环单元(GRU)的车辆轨迹预测方法,结合学习方法与物理模型,在提升预测精度的同时,提高轨迹预测的合理性。首先,基于GRU构建预测网络,通过提取车辆的... 为提升行车安全,实现自动驾驶车辆正确的决策规划,提出基于扩展卡尔曼滤波(EKF)-门控循环单元(GRU)的车辆轨迹预测方法,结合学习方法与物理模型,在提升预测精度的同时,提高轨迹预测的合理性。首先,基于GRU构建预测网络,通过提取车辆的历史轨迹特征预测车辆的纵向加速度及横摆角速度;其次,基于车辆非线性运动学构建EKF状态估计器,结合观测值生成车辆未来有限时域的行驶轨迹;最后,在高速公路多车轨迹数据集NGSIM I-80和US-101上进行轨迹预测方法验证。结果表明:采用传统的物理模型生成预测轨迹,其最终距离误差(FDE)、均方根误差(RMSE)、平均距离误差(ADE)值分别为6.48、7.69和3.03 m。相比之下,利用EKF-GRU生成的预测轨迹表现出更高的准确性,对应的数值分别为5.45、6.67和2.56 m,分别提升15.90%、13.26%和15.51%。 展开更多
关键词 扩展卡尔曼滤波(ekf) 门控循环单元(GRU) 车辆轨迹 轨迹预测 NGSIM数据集 神经网络
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