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基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计 被引量:3
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作者 王沙沙 娄高峰 +2 位作者 唐霞 史丽萍 张恩锋 《工矿自动化》 北大核心 2013年第2期43-47,共5页
针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SO... 针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SOC估计的环境温度和放电电流因素作为蓄电池系统的噪声,采用扩展卡尔曼滤波法的优化估计递推算法对蓄电池SOC进行实时滤波与估计,从而提高了蓄电池SOC的估计精度。实验结果表明,该方法的蓄电池SOC估计结果与实测值基本一致,可用于矿用可移动救生舱蓄电池管理系统中。 展开更多
关键词 矿用可移动救生舱 蓄电池荷电状态 SOC估计 扩展卡尔曼滤波法 安时计量
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一种基于多时间尺度FFRLS-AEKF算法的动力电池SOC估计方法 被引量:3
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作者 宋伟 王洁 +2 位作者 彭锦旗 张涌 张福明 《时代汽车》 2020年第18期13-15,共3页
针对目前电池荷电状态(SOC)估计算法在硬件处理单元中计算量大,耗费资源多的问题,提出在SOC估算中增大参数辨识尺度,利用带遗忘因子的递推最小二乘法对电池参数进行估计。与此同时,利用自适应扩展卡尔曼(AEKF)算法对电池进行SOC估计,使... 针对目前电池荷电状态(SOC)估计算法在硬件处理单元中计算量大,耗费资源多的问题,提出在SOC估算中增大参数辨识尺度,利用带遗忘因子的递推最小二乘法对电池参数进行估计。与此同时,利用自适应扩展卡尔曼(AEKF)算法对电池进行SOC估计,使算法估计结果可随噪声统计特性变化而自适应更新,实现了电池模型参数与状态的联合估计,在此基础上研究不同时间尺度对SOC估算的影响,仿真结果显示:随着辨识尺度的增大,SOC估算精度也会随之下降,计算时间减少,在权衡考虑估算精度和计算消耗时间的条件下,可找到一个最优时间尺度在既保证SOC估算精度的同时减少硬件的计算量。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 最小二乘 自适应扩展卡尔曼滤波法
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锂电池的模型参数与荷电状态估计的研究 被引量:5
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作者 李振强 邹丽蓉 黄杰 《通信电源技术》 2016年第1期18-21,24,共5页
文章研究锂离子电池的模型参数和荷电状态估计。动力锂电池作为电动汽车的核心部分,它的荷电状态(SOC)估计一直是电动汽车领域研究的重点和难点。文中提出一种用模型参数和SOC同时估计的方法。选用能够较好体现锂电池动态特性的二阶RC... 文章研究锂离子电池的模型参数和荷电状态估计。动力锂电池作为电动汽车的核心部分,它的荷电状态(SOC)估计一直是电动汽车领域研究的重点和难点。文中提出一种用模型参数和SOC同时估计的方法。选用能够较好体现锂电池动态特性的二阶RC等效电路模型,把SOC看作是一个状态,并推导出其状态方程和输出方程。利用MATLAB/Simulink软件平台进行仿真,将实验所测试数据导入软件工作空间,采用含遗忘因子的递推最小二乘法,利用导入数据估算出锂电池模型参数,实时地更新锂电池模型,再利用扩展卡尔曼滤波法直接估计SOC。仿真结果表明该方法能够较好地实时有效地估计出锂电池模型参数与荷电状态。 展开更多
关键词 锂电池 荷电状态 递推最小二乘 扩展卡尔曼滤波法
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纯电动汽车动力电池荷电估算策略研究
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作者 周嫣 《交通节能与环保》 2020年第5期7-10,共4页
动力电池的荷电状态SOC作为纯电动汽车中车用电池管理系统的重要技术,对于动力电池的荷电状态SOC进行估算是研究与管理电池性能、延长电池使用寿命和提高车辆行驶性能的重要内容。本文通过对动力电池SOC的影响因素进行分析,并结合多种SO... 动力电池的荷电状态SOC作为纯电动汽车中车用电池管理系统的重要技术,对于动力电池的荷电状态SOC进行估算是研究与管理电池性能、延长电池使用寿命和提高车辆行驶性能的重要内容。本文通过对动力电池SOC的影响因素进行分析,并结合多种SOC值估算策略,对比各方法的特点及估算效果后,采用扩展卡尔曼滤波法作为动力电池荷电SOC值估算策略,用于提高电池SOC值估算的精度。 展开更多
关键词 纯电动汽车 动力电池 SOC 荷电估算策略 扩展卡尔曼滤波法
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基于复合模型动力蓄电池SOC估算 被引量:1
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作者 高顺荣 谢慕君 《长春工业大学学报》 CAS 2017年第6期560-565,共6页
采用安时计量法、开路电压法和卡尔曼滤波法相结合估计磷酸铁锂电池初始荷电状态(SOC)。为了修正电池容量特性对SOC的影响,在安时计量法中引入等效电流系数和温度系数,对修正后的安时计量法离散化处理,建立了电池的非线性复合模型的状... 采用安时计量法、开路电压法和卡尔曼滤波法相结合估计磷酸铁锂电池初始荷电状态(SOC)。为了修正电池容量特性对SOC的影响,在安时计量法中引入等效电流系数和温度系数,对修正后的安时计量法离散化处理,建立了电池的非线性复合模型的状态方程;结合Shepherd模型、Unnewehr universal模型和Nernst模型获得复合模型的观测方程。建立了基于电池复合模型的扩展卡尔曼滤波法(EKF)来估计SOC。通过Matlab进行了实验研究,经过与实验室测量出的SOC数据对比,EKF收敛很快,设计的估算方法可行实用。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 复合模型 安时计量 开路电压 扩展卡尔曼滤波法
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基于无速度传感器永磁同步电机矢量控制系统
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作者 曲洪成 毕永利 《黑龙江大学工程学报》 2022年第2期48-53,共6页
针对永磁同步电机由于温度、震动、负载等外界环境干扰导致的定子电阻、定子电感、转子磁链参数值发生变化的问题,采用了模型参考自适应算法在线辨识以上3种参数,并将辨识结果反馈到扩展卡尔曼滤波算法进行速度辨识,有效地提高了系统的... 针对永磁同步电机由于温度、震动、负载等外界环境干扰导致的定子电阻、定子电感、转子磁链参数值发生变化的问题,采用了模型参考自适应算法在线辨识以上3种参数,并将辨识结果反馈到扩展卡尔曼滤波算法进行速度辨识,有效地提高了系统的控制精度;同时针对速度外环传统的比例积分(PI)控制器存在控制对象结构参数变化无法自适应调节的问题,采用了自抗扰控制调节器,优点为不依赖于被控对象并能实时估计内外扰动总和并对其进行补偿,经过优化后,系统可以对不确定的扰动做出快速响应,系统可以准确跟踪转速且鲁棒性强。 展开更多
关键词 矢量控制 无速度传感器 模型参考自适应 扩展卡尔曼滤波法 自抗扰控制
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基于EKF-Ah-OCV的锂电池SOC估算策略 被引量:5
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作者 徐洪超 沈锦飞 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第1期64-68,共5页
准确估算锂电池荷电状态是电池管理系统最重要的一个方面,可以为电池管理系统提供控制策略。从锂电池的性能和它的工作环境来看,在扩展卡尔曼滤波算法、安时积分法和开路电压法的基础上,提出一种新的扩展卡尔曼滤波-安时积分-开路电压... 准确估算锂电池荷电状态是电池管理系统最重要的一个方面,可以为电池管理系统提供控制策略。从锂电池的性能和它的工作环境来看,在扩展卡尔曼滤波算法、安时积分法和开路电压法的基础上,提出一种新的扩展卡尔曼滤波-安时积分-开路电压法算法,这种方法在SOC估算的复杂环境中具有良好的性能,并且能满足动力锂电池的要求。实验结果表明,最大的SOC估算误差不到2.18%,从而验证了该方法的可靠性与可行性。 展开更多
关键词 锂电池 扩展卡尔曼滤波-安时积分开路电压 电池管理系统
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Underwater Simultaneous Localization and Mapping Based on Forward-looking Sonar 被引量:1
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作者 Tiedong Zhang Wenjing Zeng Lei Wan 《Journal of Marine Science and Application》 2011年第3期371-376,共6页
A method of underwater simultaneous localization and mapping (SLAM) based on forward-looking sonar was proposed in this paper. Positions of objects were obtained by the forward-looking sonar, and an improved associa... A method of underwater simultaneous localization and mapping (SLAM) based on forward-looking sonar was proposed in this paper. Positions of objects were obtained by the forward-looking sonar, and an improved association method based on an ant colony algorithm was introduced to estimate the positions. In order to improve the precision of the positions, the extended Kalman filter (EKF) was adopted. The presented algorithm was tested in a tank, and the maximum estimation error of SLAM gained was 0.25 m. The tests verify that this method can maintain better association efficiency and reduce navigatioJ~ error. 展开更多
关键词 simultaneous localization and mapping (SLAM) looking forward sonar extended Kalman filter (EKF)
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