基于模型的锂离子电池健康状态预测

被引：9

作者：

张锋 ^{[1
]}

张金 ^{[1
]}

高安同 ^{[2
]}

周生 ^{[1
]}

机构：

[1] 解放军陆军军官学院军用仪器教研室

[2] 解放军陆军军官学院研究生管理大队

来源：

电子技术应用 | 2014年 / 40卷 / 12期

关键词：

集总参数模型; 健康状态; 放电终止; 锂离子电池;

D O I：

10.16157/j.issn.0258-7998.2014.12.033

中图分类号：

TM912 [蓄电池];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

健康状态预测对于锂离子电池安全高效的使用至关重要。提出并建立了一种锂离子电池集总参数模型,在对模型的适应性验证的基础上,设计了一种粒子滤波算法来预测锂离子电池健康状态。通过对放电终止时间的仿真和实验表明,粒子滤波算法能对锂离子电池健康状态给出正确的预测。

引用

页码：79 / 81+85 +85

页数：4

共 3 条

[1]

锂离子电池荷电状态估算及剩余寿命预测 [J].

高安同 ;

张金 ;

陈荣刚 ;

左修伟 .

电源技术, 2014, 38 (06) :1066-1068

[2]

粒子滤波算法综述 [J].

胡士强 ;

敬忠良 .

控制与决策, 2005, (04) :361-365+371

[3]

Impedance measurements on lead–acid batteries for state-of-charge; state-of-health and cranking capability prognosis in electric and hybrid electric vehicles.[J].Holger Blanke;Oliver Bohlen;Stephan Buller;Rik W. De Doncker;Birger Fricke;Abderrezak Hammouche;Dirk Linzen;Marc Thele;Dirk Uwe Sauer.Journal of Power Sources.2004, 2

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