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基于多模型的电池SOC估计算法的研究
基于多模型的电池SOC估计算法的研究
作者:
万国春
毛华夫
陈健
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电池管理系统
SOC
复合模型
卡尔曼滤波
老化现象
摘要:
电池管理系统是电动汽车的重要组成部分之一,而对于电池荷电状态的精确预测和估计是电池管理系统的最重要的性能指标之一.考虑电池老化、极化、滞后现象等因素,在基于卡尔曼滤波法以及安时计量法的基础之上,提出了一种改进的复合模型SOC(state of charge)算法,并将其应用于外插式混合动力电动汽车磷酸铁锂电池管理系统.研究结果表明,改进后的复合模型算法解决了传统的安时计量法难以准确估计,以及传统的卡尔曼滤波法对于系统要求偏高等缺点,进一步深化了电池管理系统的研究.
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基于滞环电压模型的锂离子电池SOC估计
荷电状态(SOC)
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内容分析
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文献信息
篇名
基于多模型的电池SOC估计算法的研究
来源期刊
电源技术
学科
工学
关键词
电池管理系统
SOC
复合模型
卡尔曼滤波
老化现象
年,卷(期)
2013,(2)
所属期刊栏目
研究与设计
研究方向
页码范围
251-254
页数
4页
分类号
TM910
字数
3694字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
万国春
同济大学电子与信息工程学院电子科学与技术系
19
113
4.0
10.0
2
陈健
同济大学电子与信息工程学院电子科学与技术系
49
321
10.0
16.0
3
毛华夫
同济大学电子与信息工程学院电子科学与技术系
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引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
电池管理系统
SOC
复合模型
卡尔曼滤波
老化现象
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电源技术
主办单位:
中国电子科技集团第十八研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-087X
CN:
12-1126/TM
开本:
大16开
出版地:
天津296信箱44分箱
邮发代号:
6-28
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
9323
总下载数(次)
56
总被引数(次)
55810
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