| 基于IMM-UPF的锂电池寿命估计 |
| |
| 引用本文： | 刘新天,张恒?覮,何耀,郑昕昕,曾国建.基于IMM-UPF的锂电池寿命估计[J].湖南大学学报(自然科学版),2020,47(2):102-109. |
| |
| 作者姓名： | 刘新天 张恒?覮 何耀 郑昕昕 曾国建 |
| |
| 作者单位： | 合肥工业大学汽车工程技术研究院,安徽 合肥 230009,合肥工业大学汽车工程技术研究院,安徽 合肥 230009,合肥工业大学汽车工程技术研究院,安徽 合肥 230009,合肥工业大学汽车工程技术研究院,安徽 合肥 230009,合肥工业大学汽车工程技术研究院,安徽 合肥 230009 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金青年基金资助项目;National Natural Science Foundation Youth Fund Project |
| |
| 摘 要： | 提出了一种基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)和无迹粒子滤波算法(Unscented Particle Filter,UPF)的锂电池健康状态(State of Health,SOH)估计方法,针对目前SOH估计方法需求样本量大、不适用于全寿命周期结果跟踪等问题,建立了基于多项式模型、双指数模型和集成模型的IMM,通过UPF解决了重采样过程中粒子贫化的问题,根据滤波的结果对锂电池的SOH进行预测,实现了锂电池全寿命周期内的SOH精确估计.讨论了IMM的选型依据和建模方法,给出了详细的SOH估计算法,并通过仿真和实验对不同模型进行对比.仿真和实验结果表明,所提出的基于IMM-UPF的锂电池SOH估计结果的概率密度函数标准偏差仅为19,实现了高估计精度.
|
| 关 键 词： | 锂电池 健康状态 经验模型 交互式多模型 无迹粒子滤波 |
Prognostics of Lithium-ion Batteries Based on IMM-UPF |
| |
| LIU Xintian,ZHAN GHeng,HE Yao,ZHENG Xinxin,ZENG Guojian.Prognostics of Lithium-ion Batteries Based on IMM-UPF[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2020,47(2):102-109. |
| |
| Authors: | LIU Xintian ZHAN GHeng HE Yao ZHENG Xinxin ZENG Guojian |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《湖南大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《湖南大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 |
|
