基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计OA北大核心
SOC estimation of power battery in mine-used lifesaving cabinbased on self-adaptive Kalman filtering
磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态( SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法,对模型参数进行在线辨识,并将自适应卡尔曼滤波算法( AKF)用于此模型,在线估计电池的SOC。实验结果表明:A…查看全部>>
As the important components of mine-used lifesaving cabin , the accuracy of the state of charge ( SOC) esti-mation of lithium iron phosphate power battery directly influences the safety of sheltering people .In view of the short-comings of the common methods of SOC estimation of battery , this paper proposed a new estimation method based on self-adaptive Kalman filtering .According to the analysis of the characteristics of the battery , the more practical eq…查看全部>>
于微波;魏来;杨听听;刘克平
长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012长春工业大学电气与电子工程学院,长春130012
信息技术与安全科学
矿用救生舱磷酸铁锂动力电池SOC估计自适应卡尔曼滤波算法
mine-used lifesaving cabinlithium iron phosphate power batterySOC estimationself-adaptive Kalman filtering algorithm
《电测与仪表》 2016 (18)
118-123,6
吉林省科技发展计划项目(社发处)(20140204029);吉林省科技发展项目(高新处)(20140204026)
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