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  本文關鍵詞： 鋰離子電池 荷電狀態(tài) 參數辨識 有限差分擴展卡爾曼濾波　出處：《電工技術學報》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：鋰離子電池荷電狀態(tài)的快速準確估計是電池管理系統的關鍵技術。針對鋰離子電池這一動態(tài)非線性系統,以二階RC等效電路模型為基礎,采用遞推最小二乘法估算模型參數,運用有限差分擴展卡爾曼濾波算法對電池荷電狀態(tài)進行估算。仿真結果表明,該模型能較好地體現電池的動態(tài)特性,有限差分擴展卡爾曼濾波算法在估算過程中能保持很好的精度,并可以有效地減小由模型誤差引入的荷電狀態(tài)估計誤差。
[Abstract]:Rapid and accurate estimation of charge state of lithium ion battery is the key technology of battery management system. For the dynamic nonlinear system of lithium ion battery, the second order RC equivalent circuit model is used as the foundation. The recursive least square method is used to estimate the parameters of the model and the finite difference extended Kalman filter algorithm is used to estimate the charged state of the battery. The simulation results show that the model can better reflect the dynamic characteristics of the battery. The finite difference extended Kalman filter algorithm can maintain good accuracy in the estimation process and can effectively reduce the charge state estimation error introduced by the model error.
【作者單位】： 天津大學電氣與自動化工程學院;
【分類號】：TM912
【正文快照】： 1引言為了應對能源危機,減緩全球氣候變暖,許多國家都開始重視節(jié)能減排和發(fā)展低碳經濟。電動汽車因為采用電力進行驅動,可以降低二氧化碳的排放量甚至實現零排放,所以得到各國的重視而迅速發(fā)展。隨著電動汽車的發(fā)展,電池管理系統(BatteryManagement System,BMS)得到了廣泛應用

【參考文獻】

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本文編號：1470898