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改进卡尔曼滤波的融合型锂离子电池SOC估计方法
被引量：
40
1
作者
赵天意
彭喜元
+1 位作者
彭宇
刘大同
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1441-1448,共8页
荷电状态(SOC)估计对于锂离子电池充放电优化控制、任务规划、可靠性提升等均具有重要价值,针对广泛应用的卡尔曼滤波(KF)一类方法存在的参数设置无具体标准、模型性能随工况环境改变而适应性降低等问题,提出一种噪声方差可变卡尔曼滤...
荷电状态(SOC)估计对于锂离子电池充放电优化控制、任务规划、可靠性提升等均具有重要价值,针对广泛应用的卡尔曼滤波(KF)一类方法存在的参数设置无具体标准、模型性能随工况环境改变而适应性降低等问题,提出一种噪声方差可变卡尔曼滤波方法(VVKF)的SOC估计算法,该算法每次迭代时估计并设定最适应当前系统状态的的噪声方差,克服了KF噪声方差初值依靠人为经验设定而造成精度下降的问题,同时采用最小二乘支持向量机作为KF的量测方程,通过建立样本库的方式克服电池型号以及工况改变对SOC估计精度的影响。采用马里兰大学CACLE中心锂离子电池数据集的实验证明了VVKF较KF性能的提升以及SOC估计的有效性。
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关键词
锂离子电池
荷电状态估计
卡尔曼滤波器
最小二乘支持向量机
方差可变
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职称材料
题名
改进卡尔曼滤波的融合型锂离子电池SOC估计方法
被引量：
40
1
作者
赵天意
彭喜元
彭宇
刘大同
机构
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1441-1448,共8页
基金
国家自然科学基金(61301205
61571160)
+1 种基金
部委重点基金(9140A170501HT01001)
哈尔滨工业大学科研创新基金(HIT.NSRIF.2014017)项目资助
文摘
荷电状态(SOC)估计对于锂离子电池充放电优化控制、任务规划、可靠性提升等均具有重要价值,针对广泛应用的卡尔曼滤波(KF)一类方法存在的参数设置无具体标准、模型性能随工况环境改变而适应性降低等问题,提出一种噪声方差可变卡尔曼滤波方法(VVKF)的SOC估计算法,该算法每次迭代时估计并设定最适应当前系统状态的的噪声方差,克服了KF噪声方差初值依靠人为经验设定而造成精度下降的问题,同时采用最小二乘支持向量机作为KF的量测方程,通过建立样本库的方式克服电池型号以及工况改变对SOC估计精度的影响。采用马里兰大学CACLE中心锂离子电池数据集的实验证明了VVKF较KF性能的提升以及SOC估计的有效性。
关键词
锂离子电池
荷电状态估计
卡尔曼滤波器
最小二乘支持向量机
方差可变
Keywords
lithium-ion battery
state of charge（SOC） estimation
Kalman filter
least squares support vector machine
variance variable
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进卡尔曼滤波的融合型锂离子电池SOC估计方法
赵天意
彭喜元
彭宇
刘大同
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
40
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