基于自适应滤波的电动汽车动力电池荷电状态估计方法

• 作者: 曹秉刚 王军平 陈全世
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 镍氢电池组 荷电状态 自适应滤波
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 工程技术应用
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TM912.1
• 字数: 3092字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0577-6686.2008.05.012

摘要

基于卡尔曼滤波法的电池组荷电状态(State of charge,SOC)估计方法适合于电流变化比较剧烈的混合动力汽车中电池组的SOC估计,但由于电池模型以及系统噪声、量测噪声统计特性的不确定性,容易引起滤波发散.研究联邦城市行驶工况,并对电池组进行充放电试验,建立单变量的镍氢电池组的状态空间模型.将SOC作为系统的状态,由于自适应滤波算法可以抑制滤波发散,基于自适应滤波算法研究镍氢电池组的SOC估计方法.台架试验表明该方法具有较高的估计精度和可靠性,计算量小,更适用于实际应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈全世	清华大学汽车安全与节能国家重点实验室	115	5105	38.0	69.0
2	曹秉刚	西安交通大学机械工程学院	126	3089	27.0	51.0
3	王军平	西安交通大学机械工程学院	17	331	10.0	17.0