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J-GLOBAL ID：201702288213827192   整理番号：17A0231131

オンラインパラメータ推定のための二重拡張カルマンフィルタとARXモデルを用いたAGM VRLA電池の充電状態と健康状態

State of Charge and State of Health Estimation of AGM VRLA Batteries by Employing a Dual Extended Kalman Filter and an ARX Model for Online Parameter Estimation

著者 (3件)： TRAN Ngoc-Tham (Soongsil Univ., Seoul, KOR) ,  KHAN Abdul Basit (Soongsil Univ., Seoul, KOR) ,  CHOI Woojin (Soongsil Univ., Seoul, KOR)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 1  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年01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(SOC)と健康状態(SOH)は電池利用における重要な問題であり,特にアイドル停止スタートシステム(ISSs)で使われる含液ガラスマットバルブ制御鉛-酸(AGM VRLA)タイプ電池では重要であり,これは普通のエンジンベース自動車に広く組み込まれている。これは,SOCおよびSOHの推定精度が,電池のエネルギー使用を最適化し,安全性を確保し,電池寿命を延ばすために重要であるという事実に基づいている。エレガントで強力な解を提供するデュアル拡張カルマンフィルタ(DEKF)は,電池パラメータモデルに基づくSOCおよびSOH推定に広く利用されている。しかし電池パラメータは,SOC,電流レート,温度などの動作条件に強く依存する。さらに電池パラメータは,電池のライフサイクルと共に大きく変化する。その結果,電池の内部および外部条件がそのパラメータに与える効果を研究する多くの実験的事前試験が必要である,と言うのは状態推定の精度が電池パラメーター変化に関する情報の品質に依存する為である。本論文は,ヒステリシスと拡散効果を考慮したDEKFアルゴリズムとオンラインパラメータ推定のための自己回帰外生(ARX)モデルを組み合わせたSOCとSOH推定の新手法を提案する。DEKFは電池開回路電圧(OCV)の正確な情報をARXモデルに提供する。一方ARXモデルはパラメータ変化の監視を続け,それらの情報をDEKFに供給する。このようにして,電池パラメータの変化にもかかわらず推定精度を維持することができる。さらに,ARXモデルからのオンラインパラメータ推定は,パラメータの事前試験に使用される時間と労力を節約できる。提案したアルゴリズムの検証は,シミュレーションおよび実験結果によって与えられる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *休止 ,  *始動 ,  充電 ,  状態 ,  Kalmanフィルタ ,  予備調査 ,  ヒステリシス ,  精度 ,  改良 ,  調査 ,  *パラメータ推定 ,  自己回帰モデル ,  *モデル ,  *モデリング ,  電圧 ,  検証 ,  シミュレーション ,  実験装置 ,  性能評価
準シソーラス用語： *アイドリングストップ ,  *スタートアップ ,  充電状態 ,  健康状態 ,  拡張カルマンフィルタ ,  事前調査 ,  ヒステリシス現象 ,  推定精度 ,  精度向上 ,  オンライン調査 ,  *統合モデル ,  開回路電圧 ,  モデル検証 ,  推定モデル

分類 (5件)： 設備管理  (KB02020X) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  エネルギー貯蔵  (LC02000F) ,  二次電池  (YB04030K) ,  電池一般  (YB04010O)

タイトルに関連する用語 (8件)： オンライン ,  パラメータ推定 ,  拡張カルマンフィルタ ,  ARXモデル ,  VRLA ,  電池 ,  充電状態 ,  健康状態