电池双滤波结构下模型参数与状态在线估计

摘要：

在使用贝叶斯族估算电池荷电状态(SOC)时,由于电池初始参数及系统模型的不确定性,此类算法可能致使算法在运行中的某个时间点出现发散的情况.对此,采用改进型容积卡尔曼双滤波算法在线联合估计电池模型参数和SOC.同时,在对电池进行容量测试以及混合功率测试的基础上,使用对该算法电池进行评估.实验结果表明了电池状态估计的最大绝对误差为2.95％,平均绝对误差为1.20％.通过与单一滤波结构的算法进行对比,说明了双滤波结构在估算精度以及算法稳定性方面更优.

关键词：SOC、改进容积卡尔曼、协方差矩阵、强跟踪、电池模型

所属期刊栏目：19

分类号：TM912

资助基金：国家重点研发计划2018YFB0104400

在线出版日期：2019-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：138-143