期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于气液动力学模型的多算法融合SOC估算
被引量：
1
1
作者
肖煜乾
王天鸶
+1 位作者
王亚平
栗欢欢
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第11期2174-2183,共10页
基于气液动力学模型,提出了一种多算法融合SOC估算方法,以提高电池在不同动态工况下的SOC估算精度与可靠性。相比传统卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法通过对称采样与非线性点变换的...
基于气液动力学模型,提出了一种多算法融合SOC估算方法,以提高电池在不同动态工况下的SOC估算精度与可靠性。相比传统卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法通过对称采样与非线性点变换的方法,有着先进性和时变性,该工作将UKF观测器应用于气液动力学电池模型并进行SOC估算,并与神经网络(back propagation neural network,BPNN)相结合对估算结果做出修正,从而进一步提高估算精度。最后在不同工况下对方法进行了验证。结果表明,与原始算法相比,多算法融合SOC估算方法的精度和可靠性得到了提高。
展开更多
关键词
气液动力学模型
无迹卡尔曼滤波
BPNN神经网络
SOC估算
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于气液动力学电池模型和CKF算法的SOC估测
被引量：
2
2
作者
曲智伟
孙化阳
+1 位作者
竺玉强
栗欢欢
《电源技术》
CAS
北大核心
2022年第12期1412-1416,共5页
提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的SOC估计方法。首先建立了气液动力学电池模型。通过混合脉冲功率特性(HPPC)实验获得了OCV-SOC曲线,并采用遗传算法对模型参数进行了辨识,在恒流与DST工况下验证了模型的可靠性。然后结合容积卡尔曼...
提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的SOC估计方法。首先建立了气液动力学电池模型。通过混合脉冲功率特性(HPPC)实验获得了OCV-SOC曲线,并采用遗传算法对模型参数进行了辨识,在恒流与DST工况下验证了模型的可靠性。然后结合容积卡尔曼滤波算法对模型进行优化改进并验证。结果表明,CKF的最大估算误差为2.44%,与原始算法4.43%最大估算误差相比,CKF对原始算法改进显著。
展开更多
关键词
锂离子电池
气
液
动力学
电池
模型
容积卡尔曼滤波
SOC估算
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于GLD电池模型和FFRLS-EKF算法的SOC估测
被引量：
2
3
作者
栗欢欢
孙化阳
+1 位作者
陈彪
王亚平
《电源技术》
CAS
北大核心
2021年第11期1435-1438,1481,共5页
针对当前亟需解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计在动态与稳态工况下无法同时保持高精度的问题,利用气液动力学电池模型(GLD)与递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法提出联合SOC估算算法,采用含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参...
针对当前亟需解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计在动态与稳态工况下无法同时保持高精度的问题,利用气液动力学电池模型(GLD)与递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法提出联合SOC估算算法,采用含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行在线辨识,以消除原始算法存在的估算误差波动问题。利用恒流和动态应力测试(DST)工况进行了仿真验证。与单独采用FFRLS的算法以及原始算法进行对比,结果表明,所提算法具有更高的估算精度,最大误差为2.62%,具有估算精确度高和鲁棒性强的优点。
展开更多
关键词
气
液
动力学
电池
模型
递推最小二乘法
扩展卡尔曼滤波
SOC估算
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于气液动力学模型的多算法融合SOC估算
被引量：
1
1
作者
肖煜乾
王天鸶
王亚平
栗欢欢
机构
江苏大学汽车工程研究院
江苏大学材料科学与工程学院
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第11期2174-2183,共10页
基金
江苏省自然科学基金项目(BK20201426,BK20210765)
镇江市科技计划项目(CQ2022004)。
文摘
基于气液动力学模型,提出了一种多算法融合SOC估算方法,以提高电池在不同动态工况下的SOC估算精度与可靠性。相比传统卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法通过对称采样与非线性点变换的方法,有着先进性和时变性,该工作将UKF观测器应用于气液动力学电池模型并进行SOC估算,并与神经网络(back propagation neural network,BPNN)相结合对估算结果做出修正,从而进一步提高估算精度。最后在不同工况下对方法进行了验证。结果表明,与原始算法相比,多算法融合SOC估算方法的精度和可靠性得到了提高。
关键词
气液动力学模型
无迹卡尔曼滤波
BPNN神经网络
SOC估算
Keywords
gas-liquid dynamics model
unscented Kalman filter
BPNNneural network
SOC estimation
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于气液动力学电池模型和CKF算法的SOC估测
被引量：
2
2
作者
曲智伟
孙化阳
竺玉强
栗欢欢
机构
江苏大学汽车工程研究院
凯博能源科技有限公司
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2022年第12期1412-1416,共5页
基金
江苏省自然科学基金面上项目(BK20201426,BK20181163)
江苏省科技支撑计划重点项目(BE2019010)。
文摘
提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的SOC估计方法。首先建立了气液动力学电池模型。通过混合脉冲功率特性(HPPC)实验获得了OCV-SOC曲线,并采用遗传算法对模型参数进行了辨识,在恒流与DST工况下验证了模型的可靠性。然后结合容积卡尔曼滤波算法对模型进行优化改进并验证。结果表明,CKF的最大估算误差为2.44%,与原始算法4.43%最大估算误差相比,CKF对原始算法改进显著。
关键词
锂离子电池
气
液
动力学
电池
模型
容积卡尔曼滤波
SOC估算
Keywords
lithium-ion battery
gas-liquid dynamics model
cubature Kalman filter
SOC estimation
分类号
TM912.9 [电气工程—电力电子与电力传动]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于GLD电池模型和FFRLS-EKF算法的SOC估测
被引量：
2
3
作者
栗欢欢
孙化阳
陈彪
王亚平
机构
江苏大学汽车工程研究院
江苏大学材料科学与工程学院
出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2021年第11期1435-1438,1481,共5页
基金
江苏省自然科学基金面上项目(BK20201426)
江苏省科技支撑计划重点项目(BE2019010)。
文摘
针对当前亟需解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计在动态与稳态工况下无法同时保持高精度的问题,利用气液动力学电池模型(GLD)与递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法提出联合SOC估算算法,采用含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行在线辨识,以消除原始算法存在的估算误差波动问题。利用恒流和动态应力测试(DST)工况进行了仿真验证。与单独采用FFRLS的算法以及原始算法进行对比,结果表明,所提算法具有更高的估算精度,最大误差为2.62%,具有估算精确度高和鲁棒性强的优点。
关键词
气
液
动力学
电池
模型
递推最小二乘法
扩展卡尔曼滤波
SOC估算
Keywords
gas-liquid dynamics model
recursive least square method
extended Kalman filter
SOC estimation
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于气液动力学模型的多算法融合SOC估算
肖煜乾
王天鸶
王亚平
栗欢欢
《电源技术》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于气液动力学电池模型和CKF算法的SOC估测
曲智伟
孙化阳
竺玉强
栗欢欢
《电源技术》
CAS
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于GLD电池模型和FFRLS-EKF算法的SOC估测
栗欢欢
孙化阳
陈彪
王亚平
《电源技术》
CAS
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
