基于粒子滤波算法的动力电池SOC估计

作     者：汪永志 贝绍轶 汪伟 李波 WANG Yongzhi;BEI Shaoyi;WANG Wei;LI Bo

作者机构：江苏理工学院汽车与交通工程学院江苏常州213001 南京航空航天大学能源与动力学院江苏南京210016 

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目(BK2012586) 

出 版 物：《机械设计与制造工程》 (Machine Design and Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2014年第43卷第10期

页      码：69-73页

摘      要：针对电池荷电状态(SOC)容易受到电流、温度、循环寿命等非线性因素的影响,建立基于温度和电流变化的电池容量修正方程。结合安时法和复合电化学原理构建电池状态空间模型。由于粒子滤波算法对非高斯、非线性系统的适应性,因此选用粒子滤波算法来研究电池SOC估计。通过美国FTP-75工况和NEDC工况实验仿真显示,基于粒子滤波算法的电池SOC估计比扩展卡尔曼滤波算法估计精度高、适应性好。

主 题 词：电池荷电状态 非线性因素 粒子滤波算法 扩展卡尔曼滤波算法 

学科分类：082304[082304] 08[工学] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-509X.2014.10.016

馆 藏 号：203161183...