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基于容积卡尔曼滤波算法估计动力锂电池荷电状态
作者姓名:梁嘉宁  谭霁宬  孙天夫  王峥
作者单位:中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055,中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055,中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055,中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055
基金项目:广东省科技计划项目(2014B090901052);国家自然科学基金青年资金项目(51707191);深圳市科技计划项目(JCYJ20160531185555169、 JCYJ20170818164527303)
摘    要:动力锂电池荷电状态的准确估计是电池管理系统的关键功能之一。该文结合二阶电阻-电容等效电路模型,通过建立状态空间表达式,利用最小二乘法对等效电路模型各参数进行辨识,并通过多项式拟合方法获得了开路电压与剩余电荷的关系曲线,进而基于容积卡尔曼滤波方法对锂电池荷电状态进行建模,建立了基于数字信号处理器的充放电实验平台,实现了锂电池放电时荷电状态的实时估算。实验结果表明,该方法能够实现实时在线估算,且最大误差小于 2%,具有良好的估算精度。

关 键 词:荷电状态  扩展卡尔曼滤波  容积卡尔曼滤波算法
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