基于指数冻结因子的锂电池SOC估算算法

作     者：慕振博 孙桓五 MU Zhen-bo;SUN Huan-wu

作者机构：太原理工大学机械工程学院 

基　　金：山西省自然科学基金(201601D011060) 山西省经济和信息化委员会技术创新项目—城市电动物流车研发项目资助(CX2014-45) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2019年第6期

页      码：92-95页

摘      要：纯电动汽车的荷电状态(SOC)表示电池组的剩余电量,其直接决定着驾驶员对电动车车剩余里程及对充放电等的判断。由于扩展卡尔曼滤波(EKF)法时其将其中的噪声按均值为零的高斯白噪声处理,因而使SOC估算精度不高乃至出现滤波发散。为防止该类情况发生,提出了一种基于指数冻结因子自适应滤波算法;该算法在Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波(SHEKF)法的基础上引入发散判据,当有状态变量估算误差变大而发散时,对卡尔曼增益矩阵构造一个自适应指数冻结因子,有效防止了滤波发散,提高了系统稳定性。通过同传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)法相比较,试验验证结果表明新方法具有更高的估算精度以及对滤波发散的有效控制.

主 题 词：荷电状态 Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波算法 滤波发散判据 指数冻结因子 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2019.06.023

馆 藏 号：203688349...