基于卡尔曼滤波修正算法的电池SOC估算 |
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作者姓名: | 毛华夫 万国春 汪镭 张谦 |
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作者单位: | 同济大学控制科学与工程系;同济大学电子科学与技术系;上海应用技术学院电气与电子工程学院 |
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基金项目: | 教育部博士点基金(20100072110038);国家自然科学基金项目(70871091,61075064,61034004,61005090);教育部新世纪人才计划项目(NECT-10-0633) |
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摘 要: | 电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的核心内容,SOC估算准确与否,将直接影响到电池管理系统的决策和控制。在结合开路电压法、安时法的基础上,充分利用扩展卡尔曼滤波法的修正功能,综合考虑电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对SOC估算的影响,提出了卡尔曼滤波修正算法,并将其应用在插电式混合动力汽车电池管理系统中。研究结果表明,卡尔曼滤波修正算法有效地解决了传统安时法无法估计SOC初值和误差累积,以及开路电压法需要电池静置无法做到在线估算SOC等问题,获得了更高的估算精度,为电池管理系统提供一种实用的SOC估算方案。
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关 键 词: | SOC 卡尔曼滤波修正算法 扩展卡尔曼滤波算法 电池管理系统 |
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