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摘要:
为提高锂离子电池容量在线估计精度,本文中提出一种基于部分充电曲线特征容量在线辨识和阿伦尼乌斯容量衰减模型融合的自适应容量估计方法.针对纯电动汽车极少存在完整充电的情况,提出一种基于恒流充电电压特征点的容量在线辨识方法.该方法先利用遗传算法对缩放平移后的充电曲线进行电压特征点优化,再通过监测有关这两个不动的电压特征点的恒流充电数据,在线辨识电池的当前容量.为进一步提高容量在线估计的精度,通过增量式PID算法来融合容量在线辨识值和阿伦尼乌斯模型,进行模型参数的闭环修正.最后,交变温度寿命实验结果表明,利用本文中提出的自适应估计方法,最大估计误差不超过2%.
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文献信息
篇名 基于恒流充电曲线电压特征点的锂离子电池自适应容量估计方法
来源期刊 汽车工程 学科
关键词 容量估计 循环寿命 阿伦尼乌斯模型 模型参数 增量式PID
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-6,20
页数 7页 分类号
字数 3745字 语种 中文
DOI 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.01.001
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 来鑫 上海理工大学机械学院 17 33 3.0 5.0
2 郑岳久 上海理工大学机械学院 17 37 3.0 5.0
6 秦超 上海理工大学机械学院 4 7 2.0 2.0
7 韩雪冰 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室 8 279 6.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
容量估计
循环寿命
阿伦尼乌斯模型
模型参数
增量式PID
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽车工程
月刊
1000-680X
11-2221/U
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天连大厦1003室
2-341
1979
chi
出版文献量(篇)
4728
总下载数(次)
23
总被引数(次)
66645
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导