利用双卡尔曼滤波算法估计电动汽车用锂离子动力电池的内部状态

被引:133
作者
戴海峰
孙泽昌
魏学哲
机构
[1] 同济大学汽车学院
关键词
双卡尔曼滤波; 电动汽车; 锂离子动力电池; 状态估计;
D O I
暂无
中图分类号
TM912.1 [酸性蓄电池];
学科分类号
080811 [新能源发电与电能存储];
摘要
以电动汽车的研发为背景,建立用于电动汽车中作为辅助动力源的锂离子动力蓄电池的等效物理模型及其离散形式的状态空间方程,然后分别介绍如何基于卡尔曼滤波算法在线估计电池内部的荷电状态和寿命状态。在此基础上,介绍利用双卡尔曼滤波算法同时在线估计荷电状态和寿命状态的算法原理,并设计出相关的电池测试试验,利用在此试验过程中所采集的包括电流、电压等数据对电池的内部状态进行估计。对试验结果的分析表明,利用双卡尔曼滤波算法在线估计电池内部状态是有效的,并且估计精度也相对较高,可以较好地反映电池内部的真实状态。
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