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J-GLOBAL ID：201502292349887177   整理番号：15A0693901

電気自動車のための非線形予測フィルタによる2つの型のリチウムイオン電池の充電状態の推定

Estimation of State of Charge for Two Types of Lithium-Ion Batteries by Nonlinear Predictive Filter for Electric Vehicles

著者 (5件)： HUA Yin (Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai, CHN) ,  XU Min (Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai, CHN) ,  LI Mian (Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai, CHN) ,  MA Chengbin (Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai, CHN) ,  ZHAO Chen (Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai, CHN)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 8  号： 5  ページ： 3556-3577 (WEB ONLY)  発行年： 2015年05月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 充電状態の推定(SOC)は,電気自動車に使われるリチウムイオン(Li-ion)電池にとって非常に重大である。本論文は,非線形予測フィルタ(NPF)を用いた充電状態の推定法を提案し,提案した方法を異なる化学原理に従うリチウムイオン電池に対して評価した。白色ガウス過程雑音の平均値をゼロと仮定する多くの従来型フィルタと異なり,NPFの利点は,NPFにおけるプロセス雑音を未知のモデル誤差として扱い,いかなる事前の仮定をせずに解の一部として求めることである。また,統計分布についての仮定も使わないので,推定精度が改善される。モデルの精度と計算の複雑さを考察し,蓄電池の挙動を評価するために一次の等価回路モデルを用いた。実験的試験をLiCoO₂とLiFePO₄蓄電池に対して行い,提案した方法を実証評価した。結果から,NPF法は蓄電池のSOCの正確な推定ができ,両電池に対する異なる初期充電状態に対して良好で堅固な性能を持つことがわかった。さらに,NPF法と蓄電池のSOC推定について確立されている拡張Kalmanフィルタの比較研究から,提案したNPF法は推定精度に優れ,収束がより早いことがわかった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 予測制御 ,  *リチウムイオン電池 ,  *充電 ,  *状態 ,  電気自動車 ,  非線形フィルタ ,  白色雑音 ,  Gauss雑音 ,  精度 ,  等価回路 ,  Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： 非線形予測制御 ,  *充電状態 ,  推定精度 ,  拡張Kalmanフィルタ

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 電気自動車 ,  非線形予測 ,  型 ,  リチウムイオン電池 ,  充電状態 ,  推定