基于改进粒子滤波的锂离子电池健康状态估计

• 作者: 徐超 李立伟 杨玉新
• 来源期刊: 汽车技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锂离子电池 SOH估计 粒子滤波算法 萤火虫算法 健康指标
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TM912
• 语种: 中文
• DOI: 10.19620/j.cnki.1000-3703.20191421

摘要

为了准确估计电池当前健康状态(SOH),提出一种基于改进粒子滤波算法的电池SOH在线评估方法.首先针对传统萤火虫优化算法的不足,提出了一种改进萤火虫算法替代传统粒子滤波的重采样,然后从锂离子电池工作时的可测参数中提取在线健康指标(HI),建立HI与SOH之间的映射模型,并将其应用于状态空间模型的观测.利用马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)公布的试验测量数据进行验证,结果表明,该方法对具有非线性和非高斯特性的锂离子电池降解过程的状态估计具有良好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李立伟		59	398	13.0	19.0
2	杨玉新		8	4	1.0	2.0
3	徐超		5	0	0.0	0.0