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题名无迹卡尔曼滤波的电池荷电状态估计试验研究
被引量：1
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作者
赵凯
朱黎明
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机构
泛亚汽车技术中心有限公司
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出处
《汽车工程学报》
2013年第5期332-337,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA112304
2011AA11A228)
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文摘
针对电动汽车用动力电池建立一种改进的Thevenin模型,对其进行模型的参数辨识,针对该模型提出一种基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的荷电状态(State of Charge,SOC)估计算法。通过对非线性函数的概率密度进行近似,用一系列确定的采样来逼近状态的后验概率密度,避免了计算雅可比矩阵,而且减少了计算量。利用带遗忘因子的最小二乘法进行电池模型的参数辨识,通过联邦城市运行(Federal Urban Driving Schedule,FUDS)工况试验验证了UKF滤波算法在荷电状态估计的效果,将估计的SOC结果和试验测量结果进行比较,结果表明SOC估计精度在3%以内,证明UKF进行SOC估计的精度满足实际应用的要求。
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关键词
锂离子电池
Thevenin模型
最小二乘
无迹卡尔曼滤波（UKF）
荷电状态（soc）
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Keywords
lithium-ion battery
thevenin model
recursive square method
unscented kalman filter （UKF）
state of charge （soc）
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分类号
U267
[机械工程—车辆工程]
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