基于双重卡尔曼滤波器电池荷电状态的估计

• 作者: 商高高 朱晨阳
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 荷电状态 卡尔曼滤波器 自适应
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 车辆工程
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: U469.72
• 字数: 5181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2014.06.001

摘要

为了有效估计车用蓄电池的荷电状态(SOC),建立了包含迟滞因素和松弛因素的锂电池的精确模型,以自适应无迹卡尔曼滤波器算法为基础,设计了能够实现模型参数和状态同时在线估计的双重卡尔曼滤波器.通过实验和仿真结果的比较表明:该方法能够有效抑制噪声的干扰,快速修正SOC的误差,取得精确的SOC估计值,同时通过时变参数的估计为判断蓄电池的健康状态提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	商高高	江苏大学汽车与交通工程学院	51	457	12.0	19.0
2	朱晨阳	江苏大学汽车与交通工程学院	2	9	2.0	2.0