基于综合型卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算 |
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引用本文: | 谷苗,夏超英,田聪颖.基于综合型卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算[J].电工技术学报,2019,34(2). |
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作者姓名: | 谷苗 夏超英 田聪颖 |
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作者单位: | 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津,300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津,300072;天津大学电气自动化与信息工程学院,天津,300072 |
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摘 要: | 针对锂离子电池的荷电状态(SOC)估算问题,给出一种综合型卡尔曼滤波算法。该算法采用递推最小二乘算法(RLS)对锂离子电池模型参数进行实时在线辨识和参数更改;采用综合型卡尔曼滤波器估计电池SOC,即针对模型状态空间方程中的线性部分和非线性部分,分别使用线性卡尔曼滤波器(KF)和平方根高阶容积卡尔曼滤波器(SHCKF)计算。两种卡尔曼滤波器结合的综合型策略能够有效减小计算复杂度。其中,SHCKF结合了五阶球面-径向容积法则和平方根滤波技术,比扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)和容积卡尔曼滤波器(CKF)等传统非线性滤波器的估计精度更高,数值稳定性更强。实验结果证明了该综合型算法的可行性和有效性。
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关 键 词: | 电池 荷电状态 平方根高阶容积卡尔曼滤波 综合型卡尔曼滤波 |
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