基于EKF的AMR锂电池SOC动态估计研究

被引：14

作者：

石璞

董再励

机构：

[1] 中国科学院沈阳自动化研究所

来源：

仪器仪表学报 | 2006年 / S1期

关键词：

AMR(自主移动机器人); 锂电池; EKF(广义卡尔曼滤波); SOC(剩余电量);

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2006.s1.001

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

0808 ;

摘要：

AMR在科研和军事方面的应用决定了其需要一个能够准确、实时估计出锂电池SOC的估计值。由于AMR工作中的放电具有很强的动态性,使得传统估计方法用于锂电池SOC的动态估计效果很不理想。本文描述了EKF方法在AMR锂电池SOC动态估计中的应用。模拟AMR工况进行动态放电试验。试验结果表明,该估计方法能够实时而准确地得到SOC值。

引用

页码：1 / 3

页数：3

共 4 条

[1] 电动汽车SOC估计方法原理与应用 [J].