本文關(guān)鍵詞：基于擴(kuò)展卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法估計電池SOC

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【摘要】：針對汽車鋰電池的荷電狀態(tài)(SOC)的問題,基于Thevenin電路為等效電路并且應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼算法(EKF)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行估計。在進(jìn)行卡爾曼濾波算法估算過程中,需要用到實(shí)時的估算模型參數(shù)值(最新值),即在不同的SOC下模型的參數(shù)不同。傳統(tǒng)做法是把SOC與各個參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行普通的擬合,這種方法在擬合過程中存在較大誤差。為了解決這個問題,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合各個電路模型參數(shù)與SOC關(guān)系曲線。試驗(yàn)結(jié)果表明,與單純的擴(kuò)展卡爾曼算法相比,該方法能夠準(zhǔn)確估計電池剩余電量,誤差小于3%。
【作者單位】： 沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院;
【關(guān)鍵詞】： 鋰離子電池SOC 擴(kuò)展卡爾曼算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RC電路模型
【基金】：國家重大科技專項(xiàng)項(xiàng)目(2011ZX02601-005) 校涵育項(xiàng)目(XKHY2-61)
【分類號】：U463.633;TP18
【正文快照】： 0引言經(jīng)過近二十年的發(fā)展,汽車行業(yè)動力蓄電池技術(shù)[1-2]已經(jīng)成熟。電動汽車由于其零排放、零污染、能源利用率高等優(yōu)點(diǎn),在新能源汽車中發(fā)展?jié)摿薮蟆Ｆ渲?最重要的一部分就是電池荷電狀態(tài)的監(jiān)測[3]。電池的荷電狀態(tài)就是電池在一定放電倍率下,剩余電量與相同條件下額定容量的

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李燦;樊孝仁;郭尊光;;GPS/DR汽車自主導(dǎo)航中的卡爾曼聯(lián)邦濾波算法[J];山西煤炭管理干部學(xué)院學(xué)報;2009年02期

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本文編號：704399