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J-GLOBAL ID：201302271443330729   整理番号：13A0739361

蓄電池充電状態の推定に対するパーティクルフィルタと拡張カルマンフィルタの比較

Comparing Particle Filter and Extended Kalman Filter for Battery State-Of-Charge Estimation

著者 (2件)： RESTAINO Rocco (Universita degli Studi di Salerno, Fisciano(SA), ITA) ,  ZAMBONI Walter (Universita degli Studi di Salerno, Fisciano(SA), ITA)
資料名： Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society  (Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society)
巻： 38th Vol.5  ページ： 4018-4023  発行年： 2012年 
JST資料番号： H0475B  ISSN： 1553-572X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気自動車(EV)やハイブリッド電気自動車(HEV)の開発には蓄電池の充電状態(SOC)やパラメータ推定技術が欠かせない。この推定手法には,拡張カルマンフィルタ(EKF)とパーティクルフィルタ(PF)が考えられるが,前者は計算が簡単であるが,蓄電池特性の非線形性や不確定性の影響によって充分な精度が得られない可能性がある。また,後者は高精度を期待できるが,計算負荷が高い。本論では,両手法を二重ベイズ推定法を用いたリチウム蓄電池のSOCならびにパラメータ推定に適用した場合の性能比較結果を報告した。蓄電池のモデル化法と二重ベイズ推定法について概述し,比較検討した。特に,蓄電池モデルの精度が充分でない場合は,PF法が優れていることが分かった。

シソーラス用語： *電装品 ,  *電気自動車 ,  二次電池 ,  充電 ,  状態推定 ,  *濾波器 ,  *Kalmanフィルタ ,  *ハイブリッド自動車 ,  パラメータ推定 ,  Bayes推定 ,  *リチウム二次電池 ,  モデリング
準シソーラス用語： 充電状態 ,  *パーティクルフィルタ

分類 (2件)： 二次電池  (YB04030K) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 蓄電池 ,  充電状態 ,  推定 ,  パーティクルフィルタ ,  拡張カルマンフィルタ