基于内环修正CDKF算法的锂电池SOC估计OA北大核心CSTPCD
SOC estimation of lithium battery based on inner loop correction cen-tral difference Kalman filter algorithm
针对现有中心差分卡尔曼滤波算法(CDKF)每次滤波仅进行一次状态更新,无法充分发挥其修正作用的问题,提出一种基于内环修正的中心差分卡尔曼滤波算法(ILCDKF).采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)辨识二阶RC等效电路模型的参数;在CDKF算法的量测更新阶段,依据状态误差协方差矩阵建立状态修正机制,通过内环状态修正以提高滤波精度;通过美国联邦城市运行工况(FUDS)和动态应力测试工况(DST)下的仿真实验来验证所提算法的有效性,结果表明,…查看全部>>
Aiming at the problem that the existing central difference Kalman filter(CDKF)algorithm only performs one state update per filter and cannot fully utilize its correction effect,a central differ-ence Kalman filter algorithm based on inner loop correction(ILCDKF)was proposed.The recursive least squares method with forgetting factor(FFRLS)was used to identify the parameters of the second-order RC equivalent circuit model.In the measurement and update stage of t…查看全部>>
张传明;万佑红;肖杨
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动力与电气工程
锂电池荷电状态内环修正中心差分卡尔曼滤波
lithium batterystate of chargeinner loop correctioncentral difference Kalman filter
《电源技术》 2024 (6)
1116-1122,7
国家自然科学基金(62073172)
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