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J-GLOBAL ID：201802213985122098   整理番号：18A2000379

二重フィルタに基づく充電推定量の二重フィルタに基づく状態のための比較解析と検証【JST・京大機械翻訳】

A comparative analysis and validation for double-filters-based state of charge estimators using battery-in-the-loop approach

著者 (4件)： Wang Ju (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Xiong Rui (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Li Linlin (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China) ,  Fang Yu (National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 229  ページ： 648-659  発行年： 2018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： 充電状態(SOC)推定は,特に寒冷条件下での電気自動車(EV)の広い商業化と安全運転にとって非常に重要であり,2022年の北京冬季オリンピックで使用されるEVにおける電池システムのための重要な技術である。本論文では3つの努力を行った。(1)二重推定器による一般的結合推定フレームワークを設定した。このフレームに基づいて,再帰的最小二乗(RLS)と適応H無限大フィルタ(aHIF)を用いた結合アルゴリズムを実現した。(2)4フィルタベースのアルゴリズムを系統的に比較し,広い温度範囲で解析した。結果は,RLS-AHIFアルゴリズムが-10°Cのような低温でもSOC推定に対してより良い性能を持ち,SOC誤差は3.5%以内であることを示した。(3)提案した方法を検証するために,電池管理システム(BMS)とバッテリー試験装置を含むハードウェアインループ検証プラットフォームを構築した。プラットフォームからの結果は,SOCの最大誤差が0°Cと25°Cで2%未満であることを示した。その結果,提案したアルゴリズムは,実際のBMSにおいて広い温度範囲にわたって適用を達成することができた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電気自動車 ,  *フィルタ ,  最小二乗法 ,  冬 ,  電池 ,  二次電池 ,  商業化 ,  *充電 ,  低温 ,  管理システム ,  ハードウェア ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： オリンピック ,  北京市 ,  充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電気自動車 ,  BMS ,  電池 ,  SOC ,  適応H無限大フィルタ

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 充電 ,  推定量 ,  解析 ,  検証