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
6 q! y' T8 T' C, M6 B+ m! g" [/ P
" I7 a- O: I9 n8 R" W
; }. f2 X3 I* B. _* u0 G6 C0 L
4 E# X+ m1 i3 c: W) ]2 }1 H
以
; E) l4 o& a: i2 C$ J X
8 Ah
. Z4 R H+ ?# i: l2 n( }
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
7 M C1 a* b1 F/ _
SOC
0 ^, E/ W/ G# [' E* {
进行估计。
( O' V& N& q8 m6 x; f1 C
利用
8 s% d; x& u- y
HPPC
$ Y. ]! p; x+ f+ ~# \
测试方法,在
0 i! q+ O; z/ G
25
5 E9 O0 K! U8 N
℃
) d* O& C/ N3 q/ S3 T' F5 p
# d `% W( O; a" h! y
恒温环境下以
V; ^2 L0 [% \2 f4 v- L8 f
1C
8 U: `# C6 w1 K/ C; J
电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对
- r1 l! J. w D" e/ f4 Q+ Q3 w0 c
测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用
/ Q1 q+ V, M/ g8 h
MATLAB
1 R2 l3 D, U) [. T& z& A. w. m
程序中的拟合工具箱对电池的电路模
; u. ?0 F3 @" g: X
型参数进行拟合,并且使用
5 O+ Z; }/ ?! k3 B2 M# c. {3 U
MATLAB
6 ]4 d) }: q0 x2 h! d8 K5 v: v
程序进行仿真验证,得到了一个良好的
- x- ?( W4 I. w. k% V0 j/ O% h
SOC
5 c" g2 Z8 r) L W
估计精度
# T. y2 s4 @+ D! q% N+ q# h
! n9 Y6 A4 L) K9 t) W w
" m) |6 k* x8 B- {6 J( D1 [
! _, U6 I+ M* B* l+ ^
基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计_万亚坤.caj
2020-10-30 15:39 上传
点击文件名下载附件
下载积分: 体力 -2 点
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