本文選題：荷電狀態(tài) + 交互式多模型��； 參考：《信息與控制》2017年05期

【摘要】：本文提出一種由交互式多模型和擴(kuò)展卡爾曼濾波兩種算法相結(jié)合而形成的濾波器,并應(yīng)用于鋰離子電池非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì).先采用兩個不同參數(shù)的戴維寧電路模型描述鋰離子電池的動態(tài)特征.再將交互式多模型擴(kuò)展卡爾曼濾波器和傳統(tǒng)擴(kuò)展卡爾曼濾波器分別用于荷電狀態(tài)估計(jì),針對復(fù)合脈沖功率測試和城市道路循環(huán)工況進(jìn)行了數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),針對恒流放電進(jìn)行了硬件仿真實(shí)驗(yàn).最后,對實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明交互式多模型卡爾曼濾波算法的有效性和相對以傳統(tǒng)方法在估計(jì)誤差方面的優(yōu)勢,計(jì)算量增加合理.
[Abstract]:In this paper, a filter based on the combination of interactive multi-model and extended Kalman filter is proposed and applied to the state estimation of lithium ion battery nonlinear system. Firstly, the dynamic characteristics of lithium ion battery are described by two different parameters of Davinen circuit model. Then the interactive multi-model extended Kalman filter and the traditional extended Kalman filter are used to estimate the charged state respectively. The hardware simulation experiment for constant current discharge is carried out. Finally, the experimental results show that the effectiveness of the interactive multi-model Kalman filter algorithm and the advantages of the traditional method in estimation error, the computational complexity is reasonable.
【作者單位】： 合肥學(xué)院機(jī)械工程系;中國科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所;安徽工程大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院;
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1408085MF134) 安徽省高校優(yōu)秀青年骨干人才國內(nèi)外訪學(xué)研修重點(diǎn)項(xiàng)目(gxfx ZD2016224)
【分類號】：TM912;TN713

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本文編號：2001401