| VCM模型下的IBAS?EKF锂电池荷电状态估计 |
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| 引用本文： | 寇发荣,王思俊,王甜甜,洪锋,杨慧杰.VCM模型下的IBAS?EKF锂电池荷电状态估计[J].机械科学与技术(西安),2021,40(12):1929-1938. |
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| 作者姓名： | 寇发荣 王思俊 王甜甜 洪锋 杨慧杰 |
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| 作者单位： | 西安科技大学 机械工程学院,西安 710054 |
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| 摘 要： | 为解决锂电池荷电状态(SoC)难以精确估计的问题,提出了极化电压修正模型(VCM)和改进天牛须优化扩展Kalman滤波算法(IBAS?EKF)共同实现电池SoC的精确估计.在建立3阶RC电池模型和参数辨识的基础上,使用Elman循环神经网络对模型极化电压实现在线修正和优化,形成VCM模型;采用改进天牛须搜索算法优化扩展Kalman滤波算法的系统噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵,形成IBAS?EKF锂电池SoC估计算法.在测试平台上进行城市道路循环工况试验,结果表明:基于VCM模型的IBAS?EKF锂电池SoC估计算法的各项误差指标均低于传统的SoC估计算法,估计误差在0.6％以内,效果满足实际工程要求.
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| 关 键 词： | SoC估计 天牛须搜索算法 扩展Kalman滤波 Elman神经网络 |
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