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J-GLOBAL ID:201902223969943595   整理番号:19A2210873

リチウムイオン電池のためのキュービックKalmanフィルタに基づく電荷推定法の改良状態【JST・京大機械翻訳】

An improved state of charge estimation method based on cubature Kalman filter for lithium-ion batteries
著者 (5件):
資料名:
巻: 253  ページ: Null  発行年: 2019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)
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本論文において,リチウムイオン電池の充電(SOC)推定法の改良状態を,実験データによって支持されたキューバKalmanフィルタ(CKF)に基づいて開発した。最初に,一次RCモデルと対応する分数次数モデルを確立して,種々のモデルの推定精度を評価した。第二に,逐次二次計画法(SQR)法に基づくカスタムハイブリッドパルスパワー特性(HPPC)実験を通してモデルパラメータを同定した。次に,CKFアルゴリズムを用いて,初期SOCの事前知識なしで,種々の電池モデルの下で電池SOCを推定した。その結果,提案したCKF法は拡張Kalmanフィルタ(EKF)よりも良好な推定ロバスト性を有し,分数次数モデルはより高い精度を達成できるが,それは等価回路モデルと比較してより多くの計算資源を消費することを示した。CKFアルゴリズムのSOC推定誤差は3%未満である。第三に,ループ手法におけるバッテリー管理ユニットを適用して,推定の精度を検証した。最後に,電池劣化と電池モデル誤差による推定誤差を低減するために,ファジィ制御装置を構築し,Kalmanの利得係数を修正した。提案した改良法はSOCの推定誤差を2%最小化できる。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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二次電池 
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