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题名基于参数分层辨识的RMA-UKF算法SOC估计
被引量:2
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作者
寇发荣
王甜甜
王思俊
门浩
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机构
西安科技大学机械工程学院
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出处
《电池》
CAS
北大核心
2021年第6期553-557,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51775426)
陕西省重点研发计划项目(2020GY-128)
+1 种基金
西安市科技计划项目(21XJZZ0039)
咸阳市重点研发计划项目(2021ZDYF-GY-0027)。
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文摘
针对荷电状态(SOC)估计时模型参数抗干扰性差及噪声干扰下全生命周期SOC适应性差的问题,在建立二阶RC等效模型的基础上,提出参数分层辨识架构,以提高辨识精度。在获得精确模型参数的基础上,利用鲁棒似然估计的自适应无迹卡尔曼滤波(RMA-UKF)算法进行SOC在线估计,用修正因子修正噪声协方差矩阵的权重,改善全生命周期SOC适应性差的问题。模拟不同实车道路工况,利用实时系统对噪声干扰下的SOC估计算法,实现快速控制原型(RCP)在线验证。在附加噪声干扰情况下,RMA-UKF算法的SOC估计误差约为1%,与传统UKF算法相比精度更高、收敛性较快。
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关键词
锂离子电池
荷电状态(SOC)
参数分层辨识
鲁棒似然法
无迹卡尔曼滤波
快速控制原型(RCP)
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Keywords
Li-ion battery
state of charge(SOC)
parameter hierarchical identification
robust likelihood method
unscented Kalman filter
rapid control prototype(RCP)
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分类号
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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