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1.
电动汽车用电池管理系统的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在大量动力电池充放电动态响应试验研究的基础上,研制了电动汽车动力电池在线监测系统.系统以MC9S12DP256B微控制器为核心,实时监测电池电压、电流和温度等信息;利用电池的电压模型、安时平衡模型,模糊控制模型估算荷电状态;通过CAN和多能源管理系统进行通信;将电池的状态信息保存于EEPROM中.试验结果表明:该管理系统对车用管式铅酸电池荷电状态的预测具有较高的精度. 相似文献
2.
针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度. 相似文献
3.
针对电动汽车用锂离子电池组,提出了一种能修正初始误差的荷电状态估算方法,即采用扩展卡尔曼滤波与安时积分的组合算法.在分析电池各种等效电路模型优缺点的基础上,选用具有双阻容并联网络的PNGV改进型电池模型,并以某锂电池为实验对象,对其进行模型参数识别.然后依据电池模型建立电池的非线性状态空间方程,并对电池开路电压与SOC的关系进行多项式拟合.恒流脉冲放电和ECE15工况下的两种实验均表明,文中算法可有效修正SOC的初始误差,并能保证估算精度. 相似文献
4.
基于DSP的电动汽车电池管理系统的设计 总被引:4,自引:0,他引:4
在大量充放电模拟试验和随车试验数据采集的基础上,构建了基于数据信号处理器(DSP)芯片TMS320C2812的电池管理系统,实现了数据监测、荷电状态(SOC)估计、控制局域网(CAN)通信及USB存储等功能.在SOC估计算法上,根据电池所处状态进行了分类分析,并对估算难度最大的电池动态放电状态的算法进行了仿真实验.实验结果表明,该算法对镍氢电池的SOC能进行准确预测,并具有较高的精度. 相似文献
5.
电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度. 相似文献
6.
查伟民 《山东理工大学学报:自然科学版》2020,34(6)
电池荷电状态(SOC)的精确估算可以为电池管理系统控制策略提供有效判据,能够提高电池的工作效率,并延长其使用寿命。本文运用MATLAB/Simulink平台对锂电池单体进行了建模与仿真,并通过MATLAB的cftool工具箱辨识出二阶模型的各个参数,然后利用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对电池SOC进行了精确估算。分别在确定和不确定SOC初始值两种情况下对算法进行了仿真与验证,结果发现SOC平均绝对误差小于0.01,电压平均绝对误差小于0.005 V,这表明EKF算法在电池SOC估算方面具有精度高、收敛快和实用性较强的优点,可以用于电池SOC的精确估算。 相似文献
7.
为了解决锂电池内部参数时变性和SOC估计不准确等问题,提出了一种电池模型参数在线辨识与SOC联合估计算法.在二阶RC等效电路模型基础上该联合算法于宏观时间尺度下采用无迹卡尔曼滤波算法在线辨识电池模型参数,并联合微观时间尺度下的扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,在UDDS工况下验证了该联合算法对锂电池SOC的准确实时估... 相似文献
8.
为得到较为准确的电池荷电状态(SOC)参数,以厦门理工学院纯电动赛车用锂离子电池作为研究案例,采用二阶RC等效电路模型对锂离子电池进行HPPC充放电试验;然后,将实验数据导入Matlab的参数估计模块后,对电池荷电状态性能参数进行辨识。在Matlab的Simscape模块中建立锂离子电池的仿真模型,将仿真结果与实验结果进行比较,利用拟合工具箱对比不同阶次下RC等效电路模型的拟合精度。结果表明,锂离子电池的电压在放电脉冲开始及结束阶段时偏差较大,静置阶段则趋于平稳,二阶RC等效电路模型能够较为简便地反应锂离子电池的工作特性,且具有较好的拟合精度。锂离子电池仿真模型与实验测试的误差在2%以内,验证了所建立的仿真模型的可行性。 相似文献
9.
《西安交通大学学报》2015,(10)
针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法。该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器并证明了稳定性,通过在线估计电池参数从根源校正模型误差,建立滑动平均滤波器对估计参数滤波降噪,利用多时间维度思想周期性更新电池模型,并结合卡尔曼滤波算法进行荷电状态估计。搭建电池充放电测试平台进行实验,实验结果表明:城市道路循环工况下,基于参数自适应电池模型的卡尔曼滤波电池荷电状态估计误差小于3%。该算法简单、准确、适应性强,对于多变环境、长周期使用条件下的动力电池监测具有较高的实用价值。 相似文献
10.
荷电状态(state of charge,SOC)估计是现代电池管理系统的一个重要方面.扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)等基于锂电池的戴维南等效模型的方法已被广泛用于SOC估计,但其在雅可比矩阵的推导和线性化精度等方面存在不足.提出了基于变参数模型的平方根无迹卡尔曼滤波(square root unscented Kalman filter,SRUKF)方法估算SOC,该方法不需要对非线性模型进行线性化,同时平方根特性改善了状态协方差的数值性质.变参数模型是在2阶戴维南等效模型的基础上令锂电池的各项参数随电量变化而得到的,减小了因固定参数模型无法反映不同电量下参数变化造成的误差.实验验证了该方法的有效性,与现有的SOC估计方法EKF、常规的UKF以及使用固定参数模型的估计结果进行了比较,该方法的误差明显小于其他3种方法. 相似文献
11.
纯电动汽车电池管理系统的设计及应用 总被引:6,自引:0,他引:6
针对目前唯一可以产业化的纯电动汽车使用的主要能源动力电池,设计开发了电池管理系统。系统以单片机为核心,采用分布式网络控制系统结构,可以实时检测动力电池的各种运行参数:电池SOC、总电压、总电流、单体模块电压、电池包内特征温度;可以根据电池状态进行故障诊断和报警,同时具有热管理功能等;系统参数通过PC进行标定,通过CAN总线与整车其他系统进行通信实现信息共享。系统已经在BK 6121EV纯电动公交客车上安装。实验室和实车试验结果表明:系统电池电压测量精度为1%满足要求,系统各个功能运行稳定、可靠。 相似文献
12.
为实现镍氢电池动力系统电动大巴车的均衡充电,针对镍氢电池现有的均衡器均衡电流小,均衡时间长等不足,设计了大电流电压控制式均衡系统,与现有充电机和电池管理与检测系统配套使用.实验证明此系统可以有效地对电池组进行均衡充电,延长电池寿命. 相似文献
13.
在介绍UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法的基础上,将其应用于汽轮机数字电液调节系统的参数辨识.通过仿真验证了方法的有效性.结果表明,UKF滤波能够得到较为满意的估计精度,是实现汽轮机调节系统参数辨识的一种有效的新方法,具有重要的工程应用前景和使用价值. 相似文献
14.
为了在不中断桥梁运营的前提下使结构模态参数识别结果更精确,采用随机子空间方法对汽车荷载和环境激励共同作用下的不中断运营的桥梁结构进行模态参数识别研究,并采用一三跨连续梁的有限元模型进行了验证。结果表明,随机子空间方法可以识别汽车、环境共同作用下的桥梁结构模态参数识别,可以有效地识别环境激励下的不中断运营的桥梁结构的模态参数,拓展了随机子空间方法适用范围。 相似文献
15.
研究了一个新的复杂的四维混沌系统,该系统每个方程中包含一个三次乘积项,有9个平衡点,它们相对于原点和坐标轴具有完美的对称性,并且相对于线性特性有很好的相似性.基于稳定性理论,通过选取正确的初始值和合适的观测器,迅速、精确地辨识该系统的未知参数.此方法可以推广应用于一类连续动力系统.数值仿真证明了该方法的正确性和有效性. 相似文献
16.
大型立式淬火炉温度分布参数系统参数辨识算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以块脉冲函数为基函数,利用正交函数变换将由偏微分方程描述的分布参数系统模型转化为最小二乘形式的代数方程,在此基础上推导出大型立式淬火炉温度分布参数系统的参数辨识算法,并进行仿真和31m立式淬火炉温度控制系统应用,该算法能够满足控制规律对参数辨识实时性和精度的要求。研究结果表明:基于正交函数逼近法的分布参数系统参数辨识算法的关键在于正交函数正、反向积分运算矩阵的求解。辨识过程中考虑大型立式淬火炉温度分布参数系统模型边界条件和初始条件的影响,提高参数辨识精度,参数辨识精度为-6%~6%,保持系统的空间分布特性,算法计算量小,可以实现在线参数辨识。 相似文献
17.
分析了利用Hopfield神经网络进行系统参数估计的基本原理,把参数估计问题转化为Hopfield网络的能量函数的最小化问题.当能量函数达到最小值时,Hopfield网络的输出即为待估计的参数值.仿真实验证明了该方法的有效性. 相似文献
18.
针对驾驶员在紧急状况下存在着因踏板力不足而导致制动距离过长问题,以某电动液压助力制动系统为研究对象,提出了一种基于隐马尔可夫模型的驾驶员制动意图识别方法,根据对驾驶员制动意图的识别来控制助力电机执行正常制动或紧急制动的助力模式.选取助力电机的转角、转速和车速作为制动意图识别参数.以制动强度为界限对识别参数数据集进行划分,训练出正常制动与紧急制动识别模型参数,建立了识别模型库,通过比较各模型库的对数似然估计值,判断出驾驶员的制动意图.仿真结果表明:该模型可准确、实时地识别出驾驶员的制动意图;在驾驶员踏板力一定的情况下,具有制动意图识别控制的助力器具有更好的制动效果,提高了驾驶安全性. 相似文献
19.
基于参数辨识技术,构建移动机器人的故障检测与诊断系统.对移动机器人驱动轮半径变化进行监控并获取残差序列;基于数据窗检测,对残差序列进行了辨识.仿真实验证明了该系统的实用性. 相似文献
20.
发电机实际运行中,由于受外界环境(如电磁波)的干扰以及传感器老化等因素的影响,传感器容易发生参数型故障.为了有效地在线估计发电机工作参数,利用多传感器的冗余和强跟踪滤波器,设计了基于发电机参数数学模型的在线估计器.该估计器具有自然的并行结构,设计参数和计算量较少,尤其适于工程应用.由于失效传感器被有效剔除,该估计器对失效传感器具有很强的鲁棒性.计算机仿真结果证明了该算法的有效性. 相似文献