基于Sage-Husa自适应滤波算法的锂电池荷电状态估计

• 作者: 程晨 褚建新 顾伟 高迪驹
• 来源期刊: 南京工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 扩展卡尔曼滤波 Sage-Husa自适应滤波 锂电池 荷电状态
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 126-130
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 字数: 2925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7627.2016.03.021

摘要

当噪声的统计特性未知时,基于锂电池的戴维宁等效电路模型并使用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法进行在线估算锂电池的荷电状态,会导致精确度迅速下降,容易发散.本文使用Sage-Husa自适应滤波算法来代替扩展卡尔曼滤波算法,并利用Matlab进行建模仿真比较.仿真结果误差大幅度减小,曲线趋于平滑.结果表明,在干扰噪声未知的环境下,基于Sage-Husa自适应滤波的荷电状态估计可以提高荷电状态在线估计的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	褚建新	上海海事大学科学研究院	73	478	11.0	18.0
2	顾伟	上海海事大学科学研究院	60	503	12.0	19.0
3	高迪驹	上海海事大学科学研究院	34	199	6.0	12.0
4	程晨	上海海事大学科学研究院	1	4	1.0	1.0