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基于DAEKF算法的锂离子电池主要状态在线联合估计
被引量：
6
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作者
罗玉涛
吴志强
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期84-94,共11页
为实现三元锂离子电池荷电状态(SOC)、能量状态(SOE)和健康状态(SOH)这3种主要状态的在线联合估计,并应对电动汽车实际使用工况中各种噪声干扰带来的开环累积误差问题,提高锂离子电池在线估计的稳定性,提出了一种基于双自适应扩展卡尔...
为实现三元锂离子电池荷电状态(SOC)、能量状态(SOE)和健康状态(SOH)这3种主要状态的在线联合估计,并应对电动汽车实际使用工况中各种噪声干扰带来的开环累积误差问题,提高锂离子电池在线估计的稳定性,提出了一种基于双自适应扩展卡尔曼滤波(DAEKF)算法的三元锂离子电池多时间尺度主要状态在线联合估计方法。在二阶RC模型基础上推导DAEKF算法的状态空间方程,用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)进行在线参数辨识,以微观时间尺度进行锂离子电池SOC和SOE的在线估计,以宏观时间尺度进行锂离子电池SOH的在线估计,从而实现锂离子电池3种主要状态的在线联合估计。最后,以NVR18650B型三元锂离子电池的不同运行工况对所提出的方法进行实验验证。实验结果表明:在两种验证工况下,文中方法都能够快速收敛辨识模型参数,微观时间尺度中SOC和SOE的估计误差均稳定保持在1%以内,宏观时间尺度中SOH的估计误差稳定保持在1.6%以内;与EKF算法相比,文中所提出的方法具有更高的估算精度以及更好的估计收敛性和稳定性。
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关键词
电动汽车
锂离子电池
多状态在线联合估计
双自适应扩展卡尔曼滤波
多时间尺度
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职称材料
题名
基于DAEKF算法的锂离子电池主要状态在线联合估计
被引量：
6
1
作者
罗玉涛
吴志强
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期84-94,共11页
基金
工信部制造业高质量发展专项资金资助项目(R-2H-023-QT-001-20221009-001)。
文摘
为实现三元锂离子电池荷电状态(SOC)、能量状态(SOE)和健康状态(SOH)这3种主要状态的在线联合估计,并应对电动汽车实际使用工况中各种噪声干扰带来的开环累积误差问题,提高锂离子电池在线估计的稳定性,提出了一种基于双自适应扩展卡尔曼滤波(DAEKF)算法的三元锂离子电池多时间尺度主要状态在线联合估计方法。在二阶RC模型基础上推导DAEKF算法的状态空间方程,用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)进行在线参数辨识,以微观时间尺度进行锂离子电池SOC和SOE的在线估计,以宏观时间尺度进行锂离子电池SOH的在线估计,从而实现锂离子电池3种主要状态的在线联合估计。最后,以NVR18650B型三元锂离子电池的不同运行工况对所提出的方法进行实验验证。实验结果表明:在两种验证工况下,文中方法都能够快速收敛辨识模型参数,微观时间尺度中SOC和SOE的估计误差均稳定保持在1%以内,宏观时间尺度中SOH的估计误差稳定保持在1.6%以内;与EKF算法相比,文中所提出的方法具有更高的估算精度以及更好的估计收敛性和稳定性。
关键词
电动汽车
锂离子电池
多状态在线联合估计
双自适应扩展卡尔曼滤波
多时间尺度
Keywords
electric vehicle
lithium-ion battery
multi-state online joint estimation
double adaptive extended Kalman filter
multi-time scale
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DAEKF算法的锂离子电池主要状态在线联合估计
罗玉涛
吴志强
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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