【摘 要】
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建立精确的动力电池模型是电池管理系统(batterymanagementsystem,BMS)开发过程中的重要环节,电池系统具有较强的非线性特性,其模型参数随多种因素的变化而变化。在电池模型
【机 构】
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中国汽车工程研究院股份有限公司,重庆理工大学,重庆青山工业有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(51305475);汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室2017年度开放基金资助(NVHSKL-201702);重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201801143);重庆市重点产业共性关键技术创新专项(cstc2015zdcy-ztzx60013)
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建立精确的动力电池模型是电池管理系统(batterymanagementsystem,BMS)开发过程中的重要环节,电池系统具有较强的非线性特性,其模型参数随多种因素的变化而变化。在电池模型参数辨识过程中,考虑的可变因素越多,辨识结果越准确,但模型的运行速度将降低,影响其实际应用。在各种可变因素中,电池荷电状态(stateofcharge,SOC)对电池模型参数的影响最为显著,对不同SOC下电池模型参数进行辨识并应用于电池模型,将在提高模型精度的同时保持较好的实时性。本文以动力锂电池为对象,采用二阶RC等
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