一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法
2018-07-25
锂电世界0核心提示：磷酸铁锂电池 荷电状态 BP神经网络 粒子滤波 LiFePO4 batteries charge state BP neural network partical filter
一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法
An improved particle filter algorithm for Li-ion batteries SOC estimation <
在构建锂电池状态空间模型基础上,提出一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法,将BP神经网络应用到粒子滤波的权值更新过程中,实现锂电池SOC估计.利用某公司提供的磷酸铁锂电池测试数据,对所提出的算法进行验证,对比算法估计结果与SOC实测结果.结果表明,相对于PF算法,提出的改进算法具有更好的SOC估计性能.
作 者：吴兰花 杨秀芝 郑明魁 苏凯雄 WU Lanhua YANG Xiuzhi ZHENG Mingkui SU Kaixiong
作者单位：福州大学物理与信息工程学院,福建福州,350116
刊 名：福州大学学报（自然科学版） ISTIC PKU
英文刊名：Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition)
年，卷(期)：2018 46(2)
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