【摘 要】
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锂离子电池电流效能预测为电池健康管理提供了重要手段。现有的预测方法忽略了欧姆内阻的温度变化效应,预测精度较低。针对上述问题,提出了一种双模型相关滤波电池电流效能预测方法。首先,对锂电池和内阻抗进行分开建模,在电池Thevenin模型的基础上构建了内阻抗预测模型,实时修正模型参量;接着,在粒子滤波的框架内嵌入噪声相关处理方法,降低测量噪声对估计精度的扰动,增强内阻抗变化对状态估计的修正作用。实验结果
【机 构】
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湖北工业大学机械工程学院,湖北工业大学图书管理中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51179197）
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锂离子电池电流效能预测为电池健康管理提供了重要手段。现有的预测方法忽略了欧姆内阻的温度变化效应,预测精度较低。针对上述问题,提出了一种双模型相关滤波电池电流效能预测方法。首先,对锂电池和内阻抗进行分开建模,在电池Thevenin模型的基础上构建了内阻抗预测模型,实时修正模型参量;接着,在粒子滤波的框架内嵌入噪声相关处理方法,降低测量噪声对估计精度的扰动,增强内阻抗变化对状态估计的修正作用。实验结果表明,同传统方法相比,所用方法较好地提升了电流效应预测精度和抗干扰能力。
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