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无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要.在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算.通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果.实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2%左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高.

无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要.在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算.通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果.实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2%左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高.

作 者:卫健行 付主木  

作者单位:卫健行(河南科技大学信息工程学院,河南洛阳,471023)

付主木(河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学河南省机器人与智能系统重点实验室,河南洛阳471023) 

刊 名:河南科技大学学报(自然科学版)  ISTIC PKU

英文刊名:Journal of Henan University of Science & Technology(Natural Science) 

年,卷(期):2018 39(4) 

无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

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稿件来源:锂电世界  
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