【摘要】：針對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力鋰離子電池的狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題,提出一種基于分?jǐn)?shù)階等效電路建模方法,并采用分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波算法估計(jì)電池荷電狀態(tài)(SOC)。首先建立基于二階等效電路的分?jǐn)?shù)階電池模型,采用遺傳算法辨識(shí)階數(shù),然后利用分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波算法估計(jì)電池SOC,并與擴(kuò)展卡爾曼濾波算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在恒流放電下采用分?jǐn)?shù)階模型,其端電壓最大絕對(duì)誤差為0.014V,SOC最大估計(jì)誤差不超過(guò)2%。本文提出的基于二階等效電路的分?jǐn)?shù)階模型及分?jǐn)?shù)階卡爾曼濾波算法,不僅給出了一種準(zhǔn)確、可靠的建模方法,而且為有效提高電池管理系統(tǒng)中SOC估計(jì)的準(zhǔn)確性提供了途徑。
[Abstract]:In order to solve the state estimation problem of electric vehicle power lithium ion battery, a modeling method based on fractional equivalent circuit is proposed, and the fractional order Kalman filter algorithm is used to estimate the charged state of battery (SOC). A fractional order battery model based on second order equivalent circuit is established. Genetic algorithm is used to identify the order of the cell. Then the fractional order Kalman filter algorithm is used to estimate the SOC, of the battery and compared with the extended Kalman filter algorithm. The experimental results show that the maximum absolute error of the terminal voltage is 0.014 V / m SOC with fractional order model under constant current discharge, and the maximum estimation error of SOC is not more than 2 parts. The fractional order model based on second order equivalent circuit and fractional order Kalman filter algorithm presented in this paper not only provide an accurate and reliable modeling method, but also provide a way to improve the accuracy of SOC estimation in battery management system.
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61633015);國(guó)家自然科學(xué)基金(61273097) 國(guó)家重大科研儀器研制項(xiàng)目(61527809)資助
【分類號(hào)】：TM912

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本文編號(hào)：2310358