發(fā)布時間：2018-07-26 17:28

【摘要】：電池SOC的估算精度是影響電動汽車性能的重要因素之一.針對傳統(tǒng)的卡爾曼濾波方法在濾波時,需要已知系統(tǒng)噪聲統(tǒng)計特性這一問題,本文在采用RC等效電路模型,運用多元線性回歸方法辨識得到電池模型參數(shù)后,提出了采用模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波算法來估算電池SOC.城市道路循環(huán)工況仿真對比結(jié)果表明,該算法相比傳統(tǒng)卡爾曼濾波方法具有更高精度,且能夠?qū)⒄`差保持在2%以內(nèi),較好地提高了SOC估算精度.
[Abstract]:The estimation accuracy of battery SOC is one of the important factors that affect the performance of electric vehicle. In order to solve the problem that the traditional Kalman filtering method needs to know the statistical characteristics of the system noise, the parameters of the battery model are identified by using the RC equivalent circuit model and the multivariate linear regression method. A fuzzy adaptive Kalman filter algorithm is proposed to estimate the SOC of the battery. The simulation results show that the proposed algorithm is more accurate than the traditional Kalman filtering method, and can keep the error within 2%, which improves the accuracy of SOC estimation.
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計制造國家重點實驗室;
【基金】：湖南省教育廳優(yōu)秀青年基金資助項目(08B042) 湖南省新型工業(yè)化專項(2012GK4009)
【分類號】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2146748