基于扩展卡尔曼滤波的小型无人机锂电池组SOC估计

• 作者: 张丽 王顺利 苏杰 谢滟馨 陈蕾
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池组 SOC 扩展卡尔曼 Thevenin模型 小型无人机
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机算法
• 页码范围: 94-97
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.1
• 字数: 2572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2018.10.024

摘要

在锂电池组提供动力的小型无人机中,对锂电池组进行准确、可靠的荷电状态估计(state of charge,SOC)尤为重要.针对传统SOC估算方法存在计算量大、估计不准确等缺点,通过对锂电池组建立Thevenin模型,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(Estimation kalman filter,EKF)算法的小型无人机锂电池组SOC实时估算方法.通过采用串联7节4Ah钴酸锂电池单体的锂电池组进行实验验证.实验表明该方法对小型无人机锂电池SOC估计误差低于4％,在误差允许范围内,基本满足了对小型无人机锂电池组SOC在线估计的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王顺利	西南科技大学信息工程学院	90	214	7.0	10.0
2	陈蕾	西南科技大学信息工程学院	15	42	4.0	5.0
3	张丽	西南科技大学信息工程学院	20	51	4.0	6.0
4	谢滟馨	西南科技大学信息工程学院	6	3	1.0	1.0
5	苏杰	西南科技大学信息工程学院	6	13	3.0	3.0