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基于UKF算法的电池荷电状态SOC估算研究 被引量:3

SOC Estimation of Battery State of Charge Based on UKF Algorithm
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摘要 新能源汽车锂电池荷电状态是反映电池及电源系统的重要参数,为达到实时估算SOC目的,基于无迹卡尔曼滤波算法提出SOC估算解决方案。在MATLAB/Simulink环境中建立一阶Thevenin等效电路模型和无迹卡尔曼滤波算法,通过建立混合功率脉冲特性实验,辨析出不同SOC和温度对电池模型的影响参数,将辨析出来的参数代入到UKF算法中进行仿真实验。实验结果表明,该荷电状态估算具有较高的精准度。 The state of charge(SOC)of lithium battery in new energy vehicle is an important parameter reflecting the battery and pow⁃er system.In order to estimate SOC in real time,this paper proposes a solution based on Unscented Kalman filter(UKF)algorithm.In Matlab/Simulink environment,the first-order Thevenin equivalent circuit model and unscented Kalman filter algorithm are estab⁃lished.Through the establishment of mixed power pulse characteristics experiment,the influence parameters of different SOC and tem⁃perature on the battery model are distinguished.Finally,the discriminated parameters are put into UKF Algorithm for simulation.The simulation results show that the state of charge estimation developed in this paper has high accuracy.
作者 汤惠淞 吴长水 吴习文 TANG Hui-song;WU Chang-shui;WU Xi-wen(College of Mechanical and Automotive Engineering,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China)
出处 《软件导刊》 2020年第11期90-95,共6页 Software Guide
基金 上海市科委创新行动计划项目(17030501300) 上海市地方能力建设项目(19030501100)。
关键词 荷电状态 无迹卡尔曼滤波 等效模型电路 混合脉冲功率特性 汽车电子 state of charge unscented Kalman filter algorithm equivalent circuit model hybrid pulse power characteristic automo⁃tive electronics
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