基于一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正法

• 作者: 孙泽昌 戴海峰 王佳元 魏学哲
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 荷电状态(SCC)估计 电池一致性 模糊神经网络 动力电池组(TBP)
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 机械、车辆与能源工程
• 页码范围: 711-716
• 分类号: TK18
• 字数: 5913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-374x.2012.05.011

摘要

目前车用动力蓄电池组荷电状态(SOC)的估计方法在应用时都将电池组看作一个整体,而忽略了组中单体电池之间的差异对整组SOC估计的影响.提出一种基于单体电池一致性估计的车用动力蓄电池组SOC修正方法.此方法采用了自适应神经模糊推理系统的基本原理,通过对模糊逻辑规则库的离线自适应训练,构建了可用于车载电池管理系统(BMS)的SOC一致性模糊推理系统.通过仿真或者试验验证表明,该方法能够在电池组SOC一致性发生变化的情况下,作出较为准确的判断并结合传统的整组SOC估计结果进行修正.说明通过该方法建立的模糊模型经过神经网络自适应学习后具有较好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙泽昌	同济大学汽车学院	128	2355	29.0	45.0
2	魏学哲	同济大学汽车学院	74	1700	21.0	40.0
3	戴海峰	同济大学汽车学院	53	821	13.0	28.0
4	王佳元	同济大学汽车学院	7	193	6.0	7.0