基于多时间尺度的锂离子电池状态联合估计

来源 :仪器仪表学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lzx6963817
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估计是锂离子电池管理系统的关键技术。针对SOH退化情况下电池模型参数和容量参数发生改变影响SOC长期估计性能的问题,提出了基于多时间尺度的锂离子电池SOC-SOH联合估计方法。建立多时间尺度状态空间方程,构建SOC-SOH与电池模型参数间多维度空间插值曲面,基于无迹粒子滤波算法实现锂离子电池状态联合估计。根据SOH估计结果更新用于SOC估计的电池模型参数和容量参数,在SOH估计中以在线健康因子作为系统观测量实现在线联合估计。实验结果表明,在锂离子电池全寿命周期中,相较于未考虑SOH退化情况,方法在SOC估计的最大误差、平均误差和均方根误差方面有明显降低,较好地提升了SOC的长期估计性能。
其他文献
针对现有方法在分析角度和特征参数上的局限性,提出一种基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测方法。首先,借助心理声学感知掩蔽处理步骤,将语音中的疲劳高敏感性频率成分突显
针对器件退化趋势预测,现有方法难以有效进行模型在线更新且趋势预测易受噪声和奇异值影响产生畸变的问题,构建了一种在线受限相关熵极限学习机,并在该模型基础上,提出了预测