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电动汽车用动力电池组建模和参数辨识方法
被引量:
11
1
作者
熊瑞
何洪文
+1 位作者
许永莉
何银
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期809-815,共7页
提出了电动汽车用的锂离子动力电池组电化学极化模型,并利用扩展卡尔曼滤波和最小二乘算法分别建立了在线和离线的参数辨识方法。混合脉冲功率特性试验的验证结果表明:基于提出的电化学极化模型所建立的参数辨识方法能够保证模型最大相...
提出了电动汽车用的锂离子动力电池组电化学极化模型,并利用扩展卡尔曼滤波和最小二乘算法分别建立了在线和离线的参数辨识方法。混合脉冲功率特性试验的验证结果表明:基于提出的电化学极化模型所建立的参数辨识方法能够保证模型最大相对误差在1%以内,可精确模拟动力电池组的动态电压特性。建立的参数辨识方法能有效地避免动力电池初次使用前耗时、复杂且易错的参数辨识及定期的参数标定等试验,提高电池管理系统的工作效率。
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关键词
车辆工程
电动汽车
锂离子动力
电池
电化学极化电池模型
参数辨识
扩展卡尔曼滤波
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职称材料
题名
电动汽车用动力电池组建模和参数辨识方法
被引量:
11
1
作者
熊瑞
何洪文
许永莉
何银
机构
北京理工大学电动车辆国家工程实验室
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期809-815,共7页
基金
'863'国家高技术研究发展计划项目(2011AA112304
2011AA11A228
+3 种基金
2011AA1290)
新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0785)
国防基础科研项目(B2220110006)
北京理工大学研究生科技创新活动专项计划项目
文摘
提出了电动汽车用的锂离子动力电池组电化学极化模型,并利用扩展卡尔曼滤波和最小二乘算法分别建立了在线和离线的参数辨识方法。混合脉冲功率特性试验的验证结果表明:基于提出的电化学极化模型所建立的参数辨识方法能够保证模型最大相对误差在1%以内,可精确模拟动力电池组的动态电压特性。建立的参数辨识方法能有效地避免动力电池初次使用前耗时、复杂且易错的参数辨识及定期的参数标定等试验,提高电池管理系统的工作效率。
关键词
车辆工程
电动汽车
锂离子动力
电池
电化学极化电池模型
参数辨识
扩展卡尔曼滤波
Keywords
polarizationvehicle engineering ebattery model parameterlectricidentifivehicle lithium-ion power battery electro-chemicalcation~ extended Kalman filter
分类号
U463.23 [机械工程—车辆工程]
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1
电动汽车用动力电池组建模和参数辨识方法
熊瑞
何洪文
许永莉
何银
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
11
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