基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算

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作者 王君瑞 李进 +1 位作者 季长江 谭露 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期7-14,共8页

在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合... 在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合的算法来估算电池SOC。以三元锂电池为实验对象,建立二阶RC等效电路模型,采用离线辨识和自适应遗忘因子递推最小二乘两种方法实现模型参数的辨识。在复合脉冲功率特性实验(HPPC)工况下,使用AFFRLS-MIAUKF算法对锂离子电池SOC进行估算,并与离线辨识MIAUKF算法和UKF算法相对比。实验结果表明,AFFRLS-MIAUKF算法具有更高的精度,平均误差能保持在0.5%以内。 展开更多

关键词 锂离子电池 电池荷电状态估算 无迹卡尔曼滤波 自适应遗忘因子递推最小二乘 多新息理论 等效电路模型

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遗忘因子递推最小二乘法辨识锂离子电池参数 被引量：4

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作者 赵转 曹以龙 +1 位作者 杜君莉 史书怀 《电池》 CAS 北大核心 2023年第6期629-633,共5页

递推最小二乘法是辨识锂离子电池等效电路模型参数常见的方法,然而随着递推过程中数据的增加,新数据的生成会受到旧数据的影响,导致误差较大。为此,对锂离子电池的二阶RC等效电路模型进行建模和分析,提出一种用于等效电路模型参数在线... 递推最小二乘法是辨识锂离子电池等效电路模型参数常见的方法,然而随着递推过程中数据的增加,新数据的生成会受到旧数据的影响,导致误差较大。为此,对锂离子电池的二阶RC等效电路模型进行建模和分析,提出一种用于等效电路模型参数在线辨识的遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法。在动力应力测试实验的基础上,在线辨识等效电路模型参数,利用识别的电路参数对电池电压进行在线预测。通过对比不同遗忘因子(λ)下的端电压均方根误差,发现λ=0.86~0.94为最佳范围。所提算法的精度优于递推最小二乘(RLS)法,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 锂离子电池 等效电池模型 递推最小二乘(RLS)法 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法 参数辨识

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MAFFRLS算法辨识锂离子电池模型参数

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作者 王迪 曹以龙 杜君莉 《电池》 CAS 北大核心 2024年第2期189-193,共5页

建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优... 建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优值。选用二阶RC等效电路模型,在动态工况下对该算法进行验证。将所提出的算法与递推最小二乘(RLS)法和遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法进行对比。在动态应力测试(DST)工况下,使用RLS、FFRLS和MAFFRLS算法估计电压,平均绝对误差分别为0.0102 V、0.0099 V和0.0046 V,均方根误差分别为0.0155 V、0.0150 V和0.0068 V。MAFFRLS算法的平均绝对误差和均方根误差更小,准确性更高。 展开更多

关键词 电池模型 等效电路模型 自适应 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法

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一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法 被引量：6

4

作者 林顺富 李育坤 +2 位作者 程卫健 赵耀 李东东 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2879-2886,共8页

谐波责任划分的前提是系统谐波阻抗的精确估计。针对测量异常值和背景谐波变化造成谐波阻抗估计误差,该文将带遗忘因子的递推最小二乘法和稳健回归法结合,提出一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处谐波电压和... 谐波责任划分的前提是系统谐波阻抗的精确估计。针对测量异常值和背景谐波变化造成谐波阻抗估计误差,该文将带遗忘因子的递推最小二乘法和稳健回归法结合,提出一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处谐波电压和谐波电流数据,利用抗差最小二乘计算残差矩阵,进一步得到自适应变化遗忘因子,引入于中国科学院大地测量与地球物理研究所Ⅲ(Institute of Geodesy and GeophysicsⅢ,IGGⅢ)稳健权函数,采用复数递推最小二乘法更新增益矩阵和协方差矩阵,并进行待估参数的更新,最终得到系统谐波阻抗。仿真和实例测试有效验证了该文所提方法的优势。 展开更多

关键词 谐波责任 谐波阻抗 递推最小二乘法 自适应遗忘因子 稳健回归

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不同温度下锂离子电池自适应多状态联合估计

5

作者 王中伟 杨坤 +2 位作者 马超 王记磊 王杰 《汽车技术》 北大核心 2025年第4期20-31,共12页

为了准确估计不同温度下电池参数、荷电状态及功率状态,提出基于自适应遗忘因子的递推最小二乘法联合自适应扩展卡尔曼滤波算法。通过实时校正、更新参数,提升电池参数辨识和荷电状态估计的精度;以模型端电压辨识结果、荷电状态估计结... 为了准确估计不同温度下电池参数、荷电状态及功率状态,提出基于自适应遗忘因子的递推最小二乘法联合自适应扩展卡尔曼滤波算法。通过实时校正、更新参数,提升电池参数辨识和荷电状态估计的精度;以模型端电压辨识结果、荷电状态估计结果及电池最大放电电流为约束,实现电池功率状态联合估计。试验结果表明:动态应力测试工况下,辨识电压最大绝对误差和荷电状态最大绝对误差结果分别为62.699 mV和1.894%;当持续放电时间为5 s、30 s和120 s时,电池功率的平均误差分别为5.6×10^(-3) W、6.5×10^(-3) W及8.0×10^(-3) W,所提出的自适应联合估计算法可有效提高参数辨识和状态估计的精度。 展开更多

关键词 锂离子电池 自适应遗忘因子递推最小二乘法 自适应扩展卡尔曼滤波 在线参数辨识 联合估计

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基于FFRLS和ASR-UKF滤波算法的锂电池SOC估计 被引量：2

6

作者 邓丹 刘胜永 +2 位作者 王顺利 刘鹏辉 胡聪 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期299-305,共7页

锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线... 锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线性及系统噪声不确定性等缺点,提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASR-UKF)算法,该算法利用平方根算法处理均值和协方差,确保了状态协方差的半正定性和稳定性,并引入自适应滤波算法对噪声进行实时修正,消除了系统时变噪声影响。结果表明,FFRLS能有效解决数据饱和及算法矩阵计算量大的问题,等效模型精度高达98%。在混合动力脉冲特性(HPPC)测试和北京公交动态测试工况(BBDST)下,ASR-UKF算法SOC估计最大误差分别为3.264%和0.572%,具备更好的跟踪效果,验证了改进算法良好的收敛性与自适应性。 展开更多

关键词 荷电状态 二阶Thevenin模型 遗忘因子递推最小二乘法 自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法

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基于信号注入法的永磁同步电机参数辨识对比分析

7

作者 杨公德 陈宇翔 王朋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期103-112,共10页

为揭示信号注入法中不同信号类型及其频率幅值对永磁同步电机参数辨识精度和控制性能的影响,对方波、梯形波、三角波和正弦波4种信号注入法进行了仿真及实验对比分析。首先,根据注入信号特点将方波和梯形波归为局部恒定信号,将三角波和... 为揭示信号注入法中不同信号类型及其频率幅值对永磁同步电机参数辨识精度和控制性能的影响,对方波、梯形波、三角波和正弦波4种信号注入法进行了仿真及实验对比分析。首先,根据注入信号特点将方波和梯形波归为局部恒定信号,将三角波和正弦波归为全局时变信号,并基于遗忘因子递推最小二乘法构建两类信号注入法的参数辨识模型。其次,仿真分析两类注入信号频率和幅值对待辨识参数的辨识结果影响,综合考虑各待辨识参数的辨识精度,合理选取注入信号的频率和幅值。在此基础上,对比分析4种信号注入法的参数辨识结果,并评估系统控制性能。最后,搭建实验平台进行参数辨识实验验证。结果表明:局部恒定信号注入的参数辨识精度高于全局时变信号注入的参数辨识精度,但前者对系统控制性能影响大于后者对系统控制性能影响,其中梯形波注入具有最高的辨识精度,三角波注入对系统控制性能的影响最小。 展开更多

关键词 参数辨识 信号注入法 局部恒定信号 全局时变信号 遗忘因子递推最小二乘法

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基于云端数据充电初期片段的电池极化参数辨识

8

作者 王丽梅 崔艳伟 +3 位作者 孙景景 赵秀亮 刘良 盘朝奉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期294-302,共9页

为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电... 为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电极化参数为约束,利用变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS),计算了放电极化参数。结果表明:本文方法的电池时间常数范围为34~53 s,在云端相应小电流倍率下极化参数不随倍率变化;充电极化内阻和极化电容的计算结果与实验结果吻合;添加约束后的在线辨识方法的收敛速度,与未添加约束相比,最少提高了6%。 展开更多

关键词 电池充电放电 极化参数 云端数据 离线辨识 类比混合脉冲功率性能(HPPC)法 变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS)

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一种具有快速跟踪能力的改进RLS算法研究 被引量：17

9

作者 常铁原 王月娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期147-149,227,共4页

为了改善固定遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法在时变系统中的跟踪性能,提出一种改进的RLS算法。改进的可变遗忘因子RLS算法,不仅克服了固定遗忘因子RLS算法中跟踪速度和参数失调的矛盾,而且避免了当参数估值趋于参数真值时,卡尔曼增益趋... 为了改善固定遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法在时变系统中的跟踪性能,提出一种改进的RLS算法。改进的可变遗忘因子RLS算法,不仅克服了固定遗忘因子RLS算法中跟踪速度和参数失调的矛盾,而且避免了当参数估值趋于参数真值时,卡尔曼增益趋于零,RLS算法失去对时变系统的跟踪能力的问题。最后,在MATLAB仿真平台下,对改进的RLS算法性能进行仿真验证。仿真结果表明,改进的算法能够获得快速的跟踪能力,也具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。 展开更多

关键词 自适应滤波 递推最小二乘算法 可变遗忘因子 双曲正切函数

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气动位置伺服控制系统中的辨识方法比较 被引量：1

10

作者 闵为 王峥嵘 张玮 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第6期50-53,共4页

针对采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统,分别应用带固定遗忘因子的递推最小二乘法和修正平方根法的辨识方法对其进行在线辨识研究.通过实验证明,采用修正平方根法的辨识过程与采用带固定遗忘因子的递推最小二乘估计法的辨识过... 针对采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统,分别应用带固定遗忘因子的递推最小二乘法和修正平方根法的辨识方法对其进行在线辨识研究.通过实验证明,采用修正平方根法的辨识过程与采用带固定遗忘因子的递推最小二乘估计法的辨识过程相比,修正平方根法的辨识参数值变化幅度较小,且变化过程较平缓,更适用于采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统. 展开更多

关键词 系统辨识 极点配置自适应控制 带固定遗忘因子的递推最小二乘法 修正平方根法

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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计

11

作者 李美丽 刘昊 冯子亮 《电池》 北大核心 2025年第3期554-560,共7页

精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度... 精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度。在MATLAB环境中仿真,比较秩滤波(RF)和ASRRF算法在相似噪声下的性能。VFFRLS-ASRRF算法在联邦城市驾驶工况(FUDS)和US06工况下,SOC估计精度分别为1.8%和1.3%,均优于VFFRLS-RF算法。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC) 可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS) 自适应平方根秩滤波(ASRRF)

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基于FFRLS-AIEKF的锂离子电池SOC估计

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作者 阮爱国 史仰泽 +5 位作者 王方钦 黄开义 陈太刚 梁大鸿 陈海波 陈思文 《电池》 北大核心 2025年第3期529-535,共7页

针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础... 针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础,先利用FFRLS进行在线参数辨识,再将所辨识的各参数传给由EKF和迭代策略结合得到的AIEKF,完成对SOC估计。基于MATLAB进行仿真验证,用SOC估计的误差曲线、平均绝对误差及均方根误差的数值进行对比。相较于FFRLS-EKF算法,所提FFRLS-AIEKF算法的SOC估计精度更高,最大估计误差为1.6%。 展开更多

关键词 锂离子电池 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS) 自适应迭代策略的扩展卡尔曼滤波(AIEKF) 荷电状态(SOC)

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光纤陀螺组件误差标定ARLS算法 被引量：1

13

作者 曹华 刘建业 +1 位作者 祝燕华 赖际舟 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期48-53,共6页

捷联惯性导航系统误差参数标定的准确程度对于系统的导航和定位精度具有重要影响。针对常规速率标定法不能辩识陀螺零偏,未充分预热时光纤陀螺的误差标定易受温度变化影响这两个问题,提出了一种用于光纤陀螺捷联惯性导航系统的新标定算... 捷联惯性导航系统误差参数标定的准确程度对于系统的导航和定位精度具有重要影响。针对常规速率标定法不能辩识陀螺零偏,未充分预热时光纤陀螺的误差标定易受温度变化影响这两个问题,提出了一种用于光纤陀螺捷联惯性导航系统的新标定算法——自适应递推最小二乘法(ARLS)。在建立光纤陀螺误差及其补偿模型的基础上,通过大量温度实验研究了自适应遗忘因子的求取方法,详细推导了ARLS算法及其实现思路。最后通过算法仿真和速率试验证明了在器件特性不稳定条件下,ARLS算法能有效辨识陀螺的误差参数及减小温度变化对光纤陀螺误差标定的影响。 展开更多

关键词 光纤陀螺 静态标定 误差补偿 自适应遗忘因子 递推最小二乘法

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分数一阶电路等效模型估计锂离子电池SOC 被引量：7

14

作者 徐鹏跃 张国玲 +1 位作者 王涛 程佳 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期72-76,共5页

等效电路模型可用于对锂离子电池进行监控和管理,其精度与复杂性至关重要。选用整数一阶、整数二阶和分数一阶等3种电路模型对锂离子电池进行等效建模,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法辨识模型中的参数,并应用辨识所得的参数,... 等效电路模型可用于对锂离子电池进行监控和管理,其精度与复杂性至关重要。选用整数一阶、整数二阶和分数一阶等3种电路模型对锂离子电池进行等效建模,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法辨识模型中的参数,并应用辨识所得的参数,通过扩展卡尔曼滤波算法估计荷电状态(SOC)。对比模型预测的端电压与真实端电压,以及估计所得SOC与真实SOC,发现整数一阶模型估计SOC的误差约为8%,整数二阶模型的误差约为7%,而分数一阶模型的误差仅约为1%。 展开更多

关键词 等效电路模型 整数阶模型 分数阶模型 荷电状态(SOC) 基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法

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基于分数阶模型的锂离子电池SOC估计 被引量：1

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作者 郭宝贵 马潇男 《电池》 CAS 北大核心 2024年第5期634-639,共6页

准确的荷电状态(SOC)估算,有助于延长电池寿命并确保电池安全。由于电荷转移阻抗和扩散阻抗对应的时间常数不同,电池模型参数也不同。研究基于分数阶模型自适应遗忘因子递推最小二乘法(FOM-AFFRLS)的参数辨识,以实时捕捉遗忘因子和参数... 准确的荷电状态(SOC)估算,有助于延长电池寿命并确保电池安全。由于电荷转移阻抗和扩散阻抗对应的时间常数不同,电池模型参数也不同。研究基于分数阶模型自适应遗忘因子递推最小二乘法(FOM-AFFRLS)的参数辨识,以实时捕捉遗忘因子和参数的变化,并采用扩展卡尔曼滤波估计SOC。FOM-AFFRLS算法的误差为1%,小于分数阶基于遗忘因子的递推最小二乘法(FOM-FFRLS)、整数阶自适应遗忘因子递推最小二乘法(IOM-AFFRLS)和整数阶遗忘因子递推最小二乘法(IOM-FFRLS)等,验证所提方法在动态工况下正常工作时,具有较高的SOC估计精度。该方法能克服错误初始值引起的发散,SOC初值为0.7时,平均绝对误差小于0.068,鲁棒性较好。 展开更多

关键词 锂离子电池 参数辨识 自适应遗忘因子递推最小二乘(affrls)法 荷电状态(SOC)估计

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基于SRCKF的电动汽车锂离子电池荷电状态估计 被引量：5

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作者 肖仁鑫 李斌 +1 位作者 黄志强 贾现广 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1443-1447,共5页

精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应... 精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应遗忘因子递推最小二乘法(adaptive forgetting factor-recursive least square,AFF-RLS)在线辨识模型参数。在此基础上,采用平方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SRCKF)估算电池SOC,使用动态应力测试工况(dynamic stress test,DST)对模型参数和SOC进行验证。研究结果表明,与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)估算相比,SRCKF估算误差小、鲁棒性好。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态估计 二阶RC等效电路模型 自适应遗忘因子递推最小二乘法 平方根容积卡尔曼滤波

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基于BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证 被引量：12

17

作者 王志福 刘兆健 李仁杰 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期275-281,共7页

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态(SOC)估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩... 研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态(SOC)估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%. 展开更多

关键词 有色噪声 荷电状态 偏差补偿递推最小二乘法 遗忘因子 自适应扩展卡尔曼滤波法 硬件在环实验

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基于FFRLS+EKF的特定工况下铅炭电池SOC估计 被引量：2

18

作者 王鲁 王峰 +1 位作者 徐利菊 李玮 《电池》 CAS 北大核心 2023年第5期504-508,共5页

提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精... 提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精确性和可靠性。在恒流间歇放电特定工况下,使用所提算法估计铅炭电池的SOC,与实际SOC的最大误差不超过0.9%。 展开更多

关键词 铅炭电池 荷电状态(SOC)估计 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法 扩展卡尔曼滤波(EKF) 特定工况

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