| 锂电池异常状态监测的FEKF方法研究 |
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| 引用本文： | 朱浩,张潇?覮.锂电池异常状态监测的FEKF方法研究[J].湖南大学学报(自然科学版),2020,47(12):124-130. |
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| 作者姓名： | 朱浩 张潇?覮 |
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| 作者单位： | 湖南大学机械与运载工程学院,湖南 长沙 410082,湖南大学机械与运载工程学院,湖南 长沙 410082 |
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| 摘 要： | 为了保障锂离子电池的使用安全，提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波
（Fading Extended Kalman Filter，FEKF）的电池状态在线监测方法. 建立锂电池一阶等效电路模型，利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识，建立状态方程；引入最优渐消因子，构造FEKF，得到端电压残差；使用端电压残差序列构造χ2分布的诊断函数，计算误检率与状态参数异常阈值. 实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警，证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.
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| 关 键 词： | 电池安全 异常状态监测 卡尔曼滤波 端电压残差 |
Research on FEKF Method for Abnormal State
Monitoring of Lithium-ion Battery |
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| ZHU Hao,ZHANG Xiao.Research on FEKF Method for Abnormal State
Monitoring of Lithium-ion Battery[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2020,47(12):124-130. |
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| Authors: | ZHU Hao ZHANG Xiao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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