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基于EKF算法的磷酸铁锂电池在线SOC估算
引用本文:周翔,赵韩,江昊. 基于EKF算法的磷酸铁锂电池在线SOC估算[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版), 2013, 36(4): 385-388,394
作者姓名:周翔  赵韩  江昊
作者单位:1. 合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥,230009
2. 合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥230009;安徽省汽车技术与装备工程研究中心,安徽合肥230009
3. 合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥230009;合肥工业大学高新技术研究院,安徽马鞍山243000
基金项目:国家"863"节能与新能源汽车重大资助项目,马鞍山市自主创新专项资助项目
摘    要:文章针对大倍率放电条件下,磷酸铁锂电池极化效应加剧变快的现象,考虑了电流对极化参数值影响的电池模型,基于改进后的电池模型,搭建了由dSPACE、可编程电源及电子负载组成的可控电池实验台架,并应用卡尔曼滤波理论对磷酸铁锂电池进行在线SOC状态估算;实验结果表明,改进后的电池模型提高了SOC估算的精度。

关 键 词:电池模型  EKF算法  在线SOC估算

On-line SOC estimation of lithium iron phosphate battery based on EKF algorithm
ZHOU Xiang , ZHAO Han , JIANG Hao. On-line SOC estimation of lithium iron phosphate battery based on EKF algorithm[J]. Journal of Hefei University of Technology(Natural Science), 2013, 36(4): 385-388,394
Authors:ZHOU Xiang    ZHAO Han    JIANG Hao
Affiliation:1,3(1.School of Machinery and Automobile Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;2.Anhui Research Center for Automotive Technology and Equipment Engineering,Hefei 230009,China;3.High Technology Institute,Hefei University of Technology,Ma’anshan 243000,China)
Abstract:
Keywords:battery model  extended Kalman filter(EKF) algorithm  on-line state-of-charge(SOC) estimation
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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