基于AUKF的锂离子电池健康状态估计

• 作者: 刘树林 崔纳新 张承慧
• 来源期刊: 电力电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子动力电池 自适应无迹卡尔曼滤波 健康状态
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 装置与应用
• 页码范围: 122-124
• 页数: 3页
• 分类号: TM911
• 语种: 中文

摘要

针对锂离子动力电池健康状态(SOH)估计问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),通过协方差自适应匹配方法抑制噪声干扰,实现SOH的准确估计.建立了锂离子动力电池的状态空间模型,采用AUKF实时估计电池内阻,利用电池欧姆内阻和SOH之间的内在关系,进而得到电池的SOH.实验结果表明,利用所提方法估计SOH准确、可靠,为电池管理系统中状态估计提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张承慧		176	3676	33.0	53.0
2	崔纳新		45	1565	22.0	39.0
3	刘树林		2	0	0.0	0.0