【摘 要】
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针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法。该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器
【机 构】
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西安交通大学电动汽车与系统控制研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405374);中国博士后基金资助项目(2014M560763)
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针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法。该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器并证明了稳定性,通过在线估计电池参数从根源校正模型误差,建立滑动平均滤波器对估计参数滤波降噪,利用多时间维度思想周期性更新电池模型,并结合卡尔曼滤波算法进行荷电状态估计。搭建电池充放电测试平台进行实验,实验结果表明：城市道路循环工况下,基于参数自适应电池模型的卡尔曼滤波电池荷电状态估计误差小于3%。该算法简单、准确、适应性强,对于多变环境、长周期使
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