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摘要:
实时估计电动汽车动力电池健康状态(State of Health,SOH),对于充分保证每个电池组的充/放电性能,延长整个电池组的寿命具有重要意义.作为电池管理系统的重要组成部分,相比于电池荷电状态(State of Charge,SOC)和电池均衡系统的研究,SOH估计方法的研究明显落后.简单介绍了SOH的定义及影响因素,按照离线估计方法和在线估计方法进行分类,探讨了常见的SOH估计方法.最后展望了SOH估计方法的发展趋势,指出基于卡尔曼滤波的在线估计和智能学习神经网络的方法将是未来的主流方法.
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文献信息
篇名 电动汽车动力电池SOH估计方法探讨
来源期刊 现代制造工程 学科 工学
关键词 电动汽车 动力电池 健康状态 估计方法
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 43-49
页数 7页 分类号 TM912
字数 5027字 语种 中文
DOI 10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.05.009
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 邓涛 重庆交通大学机电与车辆工程学院 68 337 9.0 16.0
2 罗卫兴 重庆交通大学机电与车辆工程学院 4 13 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
电动汽车
动力电池
健康状态
估计方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
现代制造工程
月刊
1671-3133
11-4659/TH
大16开
北京市西城区核桃园西街36号301A
2-431
1978
chi
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