| 基于AEKPF算法对锂离子电池SOC与SOH的联合估计 |
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| 引用本文： | 张新锋,姚蒙蒙,宋瑞,崔金龙.基于AEKPF算法对锂离子电池SOC与SOH的联合估计[J].江苏大学学报(自然科学版),2022,43(1):24-31. |
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| 作者姓名： | 张新锋 姚蒙蒙 宋瑞 崔金龙 |
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| 作者单位： | 长安大学 汽车学院,陕西 西安710061;长安大学 汽车学院,陕西 西安710061;中汽研汽车检验中心(广州)有限公司,广东 广州511340 |
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| 摘 要： | 为了提高锂离子电池SOC(state of charge)和SOH(state of health)的估计精度,采用自适应扩展卡尔曼粒子滤波(adaptive extended Kalman particle filter,AEKPF)算法估算SOC和SOH,该算法通过修正噪声可以解决运用EKF(extended Kalman filter)算法时的噪声误差累积问题,并且AEKF(adaptive extended Kalman filter)算法作为PF(particle filter)算法的建议分布用来实时更新粒子,可以改善单独采用PF算法时的粒子退化问题.为了提高SOC的估计精度,提出考虑电池的劣化特征,联合SOH实现对SOC的修正估计.在Matlab环境下的仿真结果表明:AEKPF算法与AEKF算法相比,可以得到更加准确的SOC和SOH估计值,而且AEKPF算法联合SOH可以有效提高SOC的估计精度,仿真绝对误差不超过±1％.
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| 关 键 词： | 锂离子电池 SOC估计 SOH估计 自适应扩展卡尔曼粒子滤波算法 联合估计 |
Joint estimation of SOC and SOH for Li-ion battery based on AEKPF algorithm |
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| ZHANG Xinfeng,YAO Mengmeng,SONG Rui,CUI Jinlong.Joint estimation of SOC and SOH for Li-ion battery based on AEKPF algorithm[J].Journal of Jiangsu University:Natural Science Edition,2022,43(1):24-31. |
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| Authors: | ZHANG Xinfeng YAO Mengmeng SONG Rui CUI Jinlong |
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