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基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的锂电池SOC估算方法 被引量：23
1
作者 宫明辉 乌江 焦朝勇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第18期3972-3978,共7页
精确的锂电池荷电状态(SOC)在线估算可以有效地延长电池使用寿命,提高电池的安全性,对于电动汽车电池管理系统(BMS)而言至关重要。针对自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法运行初期收敛速度缓慢问题,该文提出模糊AEKF(FAEKF)算法可以改善收... 精确的锂电池荷电状态(SOC)在线估算可以有效地延长电池使用寿命,提高电池的安全性,对于电动汽车电池管理系统(BMS)而言至关重要。针对自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法运行初期收敛速度缓慢问题,该文提出模糊AEKF(FAEKF)算法可以改善收敛速度。以NCR18650B型三元锂电池的实际端电压与预测端电压差值的绝对值及其变化率作为模糊输入,以卡尔曼滤波器的系统测量噪声R作为模糊输出,通过对R进行模糊控制来调节算法在迭代过程中的增益K,进而实现收敛速度的模糊调节。实验结果表明,在0.5C倍率恒流放电工况和动态应力测试工况(DST)条件下,改进的算法相比于扩展卡尔曼(EKF)和AEKF算法,在不降低估算精度的情况下能够明显地提高收敛速度,在SOC在线估算中更具有实用性。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC) 模糊算法 自适应扩展卡尔曼滤波器(aekf) 收敛速度
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基于自适应扩展卡尔曼滤波法的储能电池荷电状态估计研究 被引量：10
2
作者 裴超 王大磊 +3 位作者 冉孟兵 王曼 代昀杨 蒋凯 《智慧电力》 北大核心 2019年第5期84-89,96,共7页
荷电状态估计是储能电池管理的一项重要指标。目前工程上广泛使用的安时积分法虽然简单,但是存在诸多局限性。为了提高电量估算的精度和速度,同时考虑实际应用需求,针对储能电池开展了基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)法的荷电状态估计研... 荷电状态估计是储能电池管理的一项重要指标。目前工程上广泛使用的安时积分法虽然简单,但是存在诸多局限性。为了提高电量估算的精度和速度,同时考虑实际应用需求,针对储能电池开展了基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)法的荷电状态估计研究,以二阶Thevenin等效电路模型为基础,列写状态空间表达式,建立滤波器模型并根据实际情况对算法进行适当改进。仿真实验通过对比扩展卡尔曼滤波(EKF)法和AEKF方法,证实了AEKF方法的优越性。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC)估计 储能电池 自适应扩展卡尔曼滤波法(aekf) 状态空间表达式
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自适应卡尔曼滤波器在车用锂离子动力电池SOC估计上的应用 被引量：12
3
作者 熊瑞 孙逢春 何洪文 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期198-204,共7页
进行了用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法估计电动车用锂离子动力电池的荷电状态（SOC）的研究。基于混合脉冲功率特性（HPPC）试验，利用遗传优化算法改进Thevenin电路模型参数辨识方法，且从充放电两个方向来获得模型参数，然后在... 进行了用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法估计电动车用锂离子动力电池的荷电状态（SOC）的研究。基于混合脉冲功率特性（HPPC）试验，利用遗传优化算法改进Thevenin电路模型参数辨识方法，且从充放电两个方向来获得模型参数，然后在动态应力测试（DST）工况下对改进的模型进行仿真验证分析，基于改进的模型和联邦城市行驶工况（FUDS），应用AEKF算法开展SOC估计研究。仿真和台架试验结果对比表明，改进的Thevenin电路模型和AEKF算法均具有较高的精度，最大估算误差分别为1．70％和2．53％；同时AEKF算法具有较好的鲁棒性，可以有效地解决初始估算不准和累计误差的问题。 展开更多
关键词 自适应扩展卡尔曼滤波(aekf) 荷电状态(SOC) 参数辨识 电池模型 锂离 子电池 电动汽车
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引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC
4
作者 蔡黎 向丽红 +1 位作者 晏娟 徐青山 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期47-51,共5页
电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO... 电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC)估算 二阶RC等效电路模型 比例积分微分(PID) 粒子群优化(PSO)算法 自适应扩展卡尔曼滤波(aekf)
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基于AEKF的锌镍单液流电池SOC估计 被引量：2
5
作者 宋绍剑 魏黄娇 宋春宁 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期50-53,共4页
提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的锌镍单液流电池荷电状态(SOC)估计方法。建立二阶等效RC电路模型,并提出AEKF算法,对锌镍单液流电池进行参数辨识,再在不同的SOC初值情况下以14 A的电流进行恒流脉冲充放电实验,进一步验证A... 提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的锌镍单液流电池荷电状态(SOC)估计方法。建立二阶等效RC电路模型,并提出AEKF算法,对锌镍单液流电池进行参数辨识,再在不同的SOC初值情况下以14 A的电流进行恒流脉冲充放电实验,进一步验证AEKF算法。提出的AEKF算法能准确地估计SOC,估计误差小于2%,能在SOC初始值错误的情况下进行快速修正,具有较强的适应性。 展开更多
关键词 锌镍单液流电池 荷电状态(SOC)估计 自适应扩展卡尔曼滤波(aekf)
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矿井无人驾驶单轨吊安全性能关键参数识别
6
作者 刘泽朝 李敬兆 +1 位作者 郑昌陆 王国锋 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期372-382,共11页
单轨吊在复杂深部矿井环境的辅助运输系统中具有不可替代的作用,由于目前无法有效精确识别单轨吊的荷载质量和轨道坡度,直接影响了运输安全性能及能量高效利用。因此,笔者提出了矿井无人驾驶单轨吊安全性能关键参数识别方法。针对单轨... 单轨吊在复杂深部矿井环境的辅助运输系统中具有不可替代的作用,由于目前无法有效精确识别单轨吊的荷载质量和轨道坡度,直接影响了运输安全性能及能量高效利用。因此,笔者提出了矿井无人驾驶单轨吊安全性能关键参数识别方法。针对单轨吊结构特性和轨道运输特点,对具有强耦合关系的荷载质量和轨道坡度建立了纵向动力学模型;基于运行数据和带有动态遗忘因子的递推最小二乘算法(DFFRLS)对纵向动力学模型参数进行实时在线识别,实现荷载质量和轨道坡度的精准解耦;并基于解耦的纵向动力学模型和识别的模型参数,动态修正当前的荷载质量识别值,以消除误差,完成荷载质量的高精度识别;由识别的纵向动力学模型参数、运行数据,应用Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)对系统噪声协方差和误差协方差进行动态更新,滤除环境噪声干扰,实时调节和修正当前轨道坡度值,保证轨道坡度识别的精准性。在多种工况下,仿真与实际应用表明,基于DFFRLS-AEKF方法的荷载质量识别值与实际值的误差在3.2%以内,运行轨道坡度识别值与实际值的误差在5.3%以内。该方法可实现无人驾驶单轨吊安全性能关键参数的实时精准获取,有效减少无人驾驶单轨吊安全事故的发生,显著提升无人驾驶单轨吊的能量高效利用。 展开更多
关键词 无人驾驶单轨吊 安全性能 荷载质量 自适应扩展卡尔曼滤波(aekf) 识别误差
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提升低温下电池SOC估算精度的算法 被引量：1
7
作者 蔡黎 高乐 +1 位作者 徐青山 代妮娜 《电池》 CAS 北大核心 2021年第3期252-256,共5页
针对低温环境下电池荷电状态(SOC)估算精度不高的问题,提出一种相应的电池SOC估算方法。在充分考虑模型适配与算法融合的前提下,在低温下对锂离子电池进行充放电测试,采用三阶RC等效电路模型进行参数辨识。利用自适应扩展卡尔曼滤波(AE... 针对低温环境下电池荷电状态(SOC)估算精度不高的问题,提出一种相应的电池SOC估算方法。在充分考虑模型适配与算法融合的前提下,在低温下对锂离子电池进行充放电测试,采用三阶RC等效电路模型进行参数辨识。利用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)估算模型进行仿真分析,提升SOC估算精度,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行对比。该算法在-20~0℃的低温区间,SOC平均估算误差在0.73%左右,相比于EKF降低了约5.6%。 展开更多
关键词 低温环境 荷电状态(SOC) 三阶RC模型 自适应扩展卡尔曼滤波(aekf) 安时积分
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