数学建模社区-数学中国

标题: 基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-10-30 15:39
标题: 基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计
基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计+ o7 e5 {* b# g% q7 X9 ?
6 m/ f) v5 D# D& H- S
! X# q: a& k3 B2 i% |6 V
! [! W4 B9 L# H$ F* H: q6 L
以
. [  J4 t+ Q' Q. { 8 Ah
4 J+ E( r) ]6 |  Q$ t: g8 q7 m/ ^三元动力锂电池为研究对象，利用扩展卡尔曼滤波算法对电池! B' }7 {4 Q: t+ e& M. G  J& f
SOC : E$ B7 d$ m, e7 X$ S
进行估计。8 V, q4 N% r- U) ?  g- _
利用
2 \# A9 A! h5 W) h, g; | HPPC
0 J) ]- |, s7 ^测试方法，在( h) q# x3 `. X; [
25 $ M  H  m: _! l! I) O9 x
℃5 S: g# x- E; y* o  |: P
" J/ ^3 ^, |: ?0 T7 S  O" d' \. Y6 @
恒温环境下以
8 h. e0 w  C, T, g$ k 1C 6 [& R3 k6 n2 m2 h- a1 G
电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对
7 N  A$ m' P' w2 e/ d- B测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用
5 p( p2 v9 Z& M8 ]7 G$ R: l/ b7 ?& \ MATLAB
* N% b+ z! D' ~程序中的拟合工具箱对电池的电路模; Q$ Y8 ~! u% ~* o1 G  F# l* ^
型参数进行拟合，并且使用& J& j( o* F1 m+ ?+ a! f
MATLAB : E7 @! Z( K7 I5 A. O
程序进行仿真验证，得到了一个良好的
8 Q& _( w% j; F) J5 w9 L$ Q" I SOC / [) i5 v4 R5 w, n; n; E
估计精度) f; Q) H0 r6 z1 z( ]1 g' Z; n& K

: w# Z- w& F; d& {7 Z0 H, T0 P# c  b0 G% i: H6 A: U
) L  P' a7 C& U; o. U; n% [1 r

基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计_万亚坤.caj

3.19 MB, 下载次数: 4, 下载积分: 体力 -2 点



欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5