车载铅酸蓄电池SOC和SOH的在线估算

摘要：

为提高铅酸蓄电池SOC和SOH估算精度,基于Randles铅酸蓄电池模型,采用卡尔曼滤波算法(KF)对该模型参数进行辨识,利用辨识的参数离线估计蓄电池的SOH和开路电压Voc.利用不同SOH下的蓄电池SOC和开路电压Voc之间的关系曲线(SOC-Voc),对蓄电池的SOC进行估计.进行了相关的蓄电池测试实验.实验结果表明,此种SOH、SOC估算的方法具有较高的可靠性和可行性,SOH和SOC的估计精度分别为4.58％和5.05％,具有很高的准确性.

关键词：铅酸蓄电池、卡尔曼滤波、荷电状态、健康状态

所属期刊栏目：55

分类号：TM912

资助基金：安徽省自然科学基金:车载电控网络高可靠实时通信保障方法研究1708085MF157;江淮技术中心资助项目W2016JSKF0394,W2016JSKF0454

在线出版日期：2017-11-30（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：19-24