| 车载动力电池放电过程健康状态在线估计 |
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| 作者姓名： | 刘芳 刘彦鹏 李静东 卜凡涛 |
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| 作者单位： | (1.天津工业大学 天津市自主智能技术与系统重点实验室, 天津300387; 2.东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司, 辽宁 沈阳110179) |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2021YFB2501800); 国家自然科学基金资助项目(61802280, 61806143, 61772365, 41772123); 天津市技术创新引导专项(基金)( 21YDTPJC00130). |
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| 摘 要： | 针对电动汽车无规则随机充放电特点及在线检测需求,考虑到由于电池一致性问题导致难以保证离线实验数据分析法估计精度的问题,提出一种以离线获取的电池健康状态(SOH)外在指征函数为基础的基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)思想的在线闭环校正SOH估算架构.该方法优点在于:能够在随机放电过程中快速估算出高精度的SOH值,算法复杂度相对降低,易于实际工程实现且具有较好的鲁棒性.通过验证可以证明,提出的车载动力电池放电过程SOH估算方法具有较好的实用性及较高的估算精度.
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| 关 键 词： | 健康状态 无迹卡尔曼滤波 自回归模型 电动汽车 锂离子电池, |
| 修稿时间： | 2021-09-08 |
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