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        • 论文名称: 基于无损卡尔曼滤波的锂离子电池组SOC估计
        • 更新时间: 2014-05-19
        • 作者: 沈艳霞,周 园
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        摘要:锂离子电池组容量和内部参数随温度变化明显,在不同温度下准确估计电池电荷状态(state of charge,SOC)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。基于Thevenin模型,采用无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filteringUKF)实现不同温度和不同放电电流条件下对锂离子电池组SOC的估计。实验研究表明,UKF算法适应不同放电电流下的电池SOC估计。随着温度降低,虽然UKF方法对锂离子电池组SOC估计的收敛速度变慢,但对初始误差有较强的修正作用,且有较高的稳态精度。因此,UKF方法适合不同温度和放电电流下对锂离子电池组SOC的估计。

        关键词:锂离子电池组温度电荷状态无损卡尔曼滤波

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