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H_∞观测器在车用电池SOC估计中的应用研究 被引量:2
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作者 刘舒 时珊珊 +2 位作者 李雪 张彩萍 高洋 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1570-1574,共5页
电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计是电动车安全运行的重要保证。为了准确估计电池的SOC,将观测器的设计原理应用到电池的等效电路模型中,设计了H_∞观测器。以实际容量为90 Ah的新电池为研究对象,在Matlab/Simulink中建立... 电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计是电动车安全运行的重要保证。为了准确估计电池的SOC,将观测器的设计原理应用到电池的等效电路模型中,设计了H_∞观测器。以实际容量为90 Ah的新电池为研究对象,在Matlab/Simulink中建立仿真模型实现观测器的计算过程。当新电池运行在DST工况,设定不同仿真初值时,SOC的估计误差绝对值在2%以内,说明H_∞观测器不依赖仿真初始值的选择;分析了SOC-OCV曲线对SOC估计精度的影响,得出在SOC估计精度要求很高时,及时更新SOC-OCV曲线是有必要的。 展开更多
关键词 电动车 锂离子电池 SOC估计 H∞观测器
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基于K近邻回归的锂离子电池健康状态估计 被引量:5
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作者 孙广明 贾新羽 陈良亮 《电源技术》 CAS 北大核心 2022年第8期872-875,共4页
锂离子电池健康状态的降低伴随着电池内部的衰退,并会引发电池鼓包或者短路等安全问题,在锂离子电池充电过程中准确地估计电池健康状态能够为电池的实际使用与充电管理提供重要的参考。从三元锂离子电池充电过程中的容量增量曲线上提取... 锂离子电池健康状态的降低伴随着电池内部的衰退,并会引发电池鼓包或者短路等安全问题,在锂离子电池充电过程中准确地估计电池健康状态能够为电池的实际使用与充电管理提供重要的参考。从三元锂离子电池充电过程中的容量增量曲线上提取表征三元锂离子电池的健康状态参数,然后利用K近邻算法对三元锂离子电池的健康状态进行估计。利用K近邻回归的机器学习方法拟合了电池衰退轨迹,基于K近邻的电池SOH估计的决定系数R2>0.98。 展开更多
关键词 锂离子电池 机器学习 健康状态估计 充电容量增量曲线 K近邻回归
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基于微分电压曲线的锂离子电池老化模式分析 被引量:4
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作者 孙淑华 贾新羽 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第6期723-727,共5页
锂离子电池容量损失主要是由于电池内部老化所导致的,电池内部老化模式主要包括锂离子损失(LLI),正极活性材料损失(LAM_(PE))以及负极活性材料损失(LAM_(NE))。微分电压(DV)曲线特征值的变化能够用来分析电池内部的老化模式,但是由于容... 锂离子电池容量损失主要是由于电池内部老化所导致的,电池内部老化模式主要包括锂离子损失(LLI),正极活性材料损失(LAM_(PE))以及负极活性材料损失(LAM_(NE))。微分电压(DV)曲线特征值的变化能够用来分析电池内部的老化模式,但是由于容量增量(IC)曲线特定的峰谷变化对应电池内部多种衰退模式,因而DV曲线的特征变化对应的具体老化模式需要进行具体分析。基于半电池充放电曲线合成全电池充放电曲线的方法,分析了DV曲线形状特征变化所对应电池内部的老化模式,为电池健康状态诊断以及电池老化模式诊断提供理论基础。 展开更多
关键词 锂离子电池 老化模式 微分电压曲线 半电池 健康状态
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