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J-GLOBAL ID：201702247218392277   整理番号：17A0446492

改良された適応粒子フィルタを用いたリチウムイオン電池のための電荷推定量のモデルベース適応状態【Powered by NICT】

A model-based adaptive state of charge estimator for a lithium-ion battery using an improved adaptive particle filter

著者 (3件)： Ye Min (National Engineering Laboratory for Highway Maintenance Equipment, Chang’an University, Xi’an 710064, China) ,  Guo Hui (National Engineering Laboratory for Highway Maintenance Equipment, Chang’an University, Xi’an 710064, China) ,  Cao Binggang (Electric Vehicle and System Control Institute, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 190  ページ： 740-748  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確なパラメータの取得,充電状態(SoC)の状態とリチウムイオン電池の容量は電池管理システムに非常に重要であり,オンライン電池モデルを確立することは複雑である。添加では,バッテリーモデルの誤差と摂動は劇的に電池寿命を通して増加,電池はオンラインモデル化へのより挑戦的にしている。これらの困難を克服するために,本論文では,三つの寄与を提供する(1)適応粒子フィルタアルゴリズムのロバスト性を改善するために,従来の適応粒子群アルゴリズムに添加した誤差解析法。(2)改良型適応粒子フィルタに基づくオンライン適応SoC推定器を提示した;この推定量は電池劣化と初期SoC誤差に起因する推定誤差を除去することができる。(3)提案した方法の有効性を,リチウムニッケルマンガンコバルトオキシド(NMC)細胞の種々の初期状態とリチウムイオンポリマー(LiPB)電池を用いて検証した。実験分析は,最大誤差は電圧とSoC推定の両方で1%以下であり,SoC推定の収束時間は120sに減少することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  誤差解析 ,  *推定量 ,  電気自動車 ,  ロバスト性 ,  *電池 ,  管理システム ,  *リチウムイオン電池 ,  推定誤差 ,  粒子群最適化 ,  電池モデル ,  *粒子フィルタ ,  充電率 ,  数学 ,  解析 ,  誤差論
準シソーラス用語： オンライン ,  システムオンチップ ,  充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電気自動車 ,  リチウムイオン電池 ,  パーティクルスワームフィルタ ,  改良された適応粒子フィルタ ,  電荷の状態

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  粒子フィルタ ,  リチウムイオン電池 ,  電荷 ,  推定量 ,  モデルベース