基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计.DOC

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2017-08-15 发布于天津
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基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池估计于微波魏来杨听听刘克平长春工业大学电气与电子工程学院长春摘要磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分其电荷状态估计的准确性直接影响避难人员的安危针对电池常用估算方法的不足提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池估算方法在电池特性分析的基础上建立了更符合实际的改进二阶等效电池模型和电池的状态空间模型通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法对模型参数进行在线辨识并将自适应卡尔曼滤波算法用于此模型在线估计电池的实验结果表明可以实时修正模型

基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计于微波，魏来，杨听听，刘克平（长春工业大学电气与电子工程学院，长春 130012）摘要：磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分，其电荷状态（SOC）估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足，提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上，建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法，对模型参数进行在线辨识，并将自适应卡尔曼滤波算法（AKF）用于此模型，在线估计电池的SOC。实验结果表明：AKF可