摘要
健康状态预测对于锂离子电池安全高效的使用至关重要。提出并建立了一种锂离子电池集总参数模型,在对模型的适应性验证的基础上,设计了一种粒子滤波算法来预测锂离子电池健康状态。通过对放电终止时间的仿真和实验表明,粒子滤波算法能对锂离子电池健康状态给出正确的预测。
To prognosticate State-of-Health （SOH） is a key factor for correct and safe battery management.An easy electric model of the cell （lumped parameter model） is identified and verified,and Particle Filter theory is applied to prognosticate SOH.The simulation results on End-of-Discharge（EOD） show that,the algorithm is able to prognosticate SOH accurately.
出处
《电子技术应用》
北大核心
2014年第12期79-81,85,共4页
Application of Electronic Technique
基金
安徽省自然基金项目(1308085ME80)
关键词
集总参数模型
健康状态
放电终止
锂离子电池
lumped parameter model
State-of-Health （SOH）
particle filter
Li-ion battery
