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- 电动汽车动力电池SOC估算研究北大核心CSCDCSTPCD
- 平方根采样点卡尔曼滤波在磷酸铁锂电池组荷电状态估算中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要:荷电状态(state of charge,SOC)估算技术是锂电池管理系统中最重要的功能之一。针对磷酸铁锂电池组展开研究,以准确估计电池组中各单体荷电状态为目的,首先采用一阶戴维南(Thevenin)模型结合安时法建立综合电池模型;采用一种平方根采样点卡尔曼滤波(square root sigma pointKalman filter,SRSPKF)方法,配合在线递推最小二乘(recursive least square,RLS)算法…查看全部>>
- 基于MCS D2P的动力锂电池管理系统主控软件北大核心CSCDCSTPCD摘要:为克服传统的电池管理系统(battery management system,BMS)开发方法不仅不利于先进算法的软件实现,且存在开发周期长和费用高的缺点,基于MCS D2P快速控制原型开发平台搭建BMS硬件,针对动力锂电池由多节电芯串联而成的特点,分析BMS对电池组总电压、电流、电芯电压和温度的实时测量,对电池剩余电量实时评价的功能,以及由主控模块、检测模块和均衡管理模块构成的主要硬件结构.设计主控软件数据流、主程序流程图、数据采集…查看全部>>
- 磷酸铁锂电池倍率容量特性建模及荷电状态估算北大核心CSCDCSTPCD
- 电动汽车用动力电池荷电状态估算方法研究综述
- 基于EKF-AH联合算法的锂离子电池荷电状态估算北大核心CSTPCD
- 优化电池模型的自适应Sigma卡尔曼荷电状态估算北大核心CSCDCSTPCD摘要:采用数学模型法对磷酸铁锂电池进行非线性建模,优化了状态模型及观测模型.模型考虑了充放电倍率、温度、老化循环寿命等因素,对电池松弛效应及极化现象影响进行建模补偿,提高了电池建模的准确度,降低了不同条件下因电池模型造成电池荷电状态(SOC)估算的误差影响.在电池模型参数辨识基础上,提出采样自适应Sigma卡尔曼算法构建SOC估算模型,按照非线性模型对状态变量的分布构建Sigma采样序列,采用模型输出残差更新噪声协方差,赋予Sigma采样序…查看全部>>
- 储能用蓄电池模型参数的动态辨识北大核心CSCDCSTPCD
- 电热耦合模型与UKF组合估算电池温度与SOC北大核心CSTPCD
- 基于扰动观测器的锂电池荷电状态估算方法北大核心CSTPCD