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J-GLOBAL ID：202102226122003552   整理番号：21A0065582

非線形二重コンデンサモデルと拡張Kalmanフィルタに基づく電池のための充電状態推定【JST・京大機械翻訳】

State-of-Charge Estimation for Batteries Based on the Nonlinear Double-Capacitor Model and Extended Kalman Filter

著者 (3件)： Proctor Mason (University of Kansas,Department of Mechanical Engineering,Lawrence,KS,USA) ,  Tian Ning (University of Kansas,Department of Mechanical Engineering,Lawrence,KS,USA) ,  Fang Huazhen (University of Kansas,Department of Mechanical Engineering,Lawrence,KS,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GreenTech  ページ： 10-15  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 充電状態(SOC)推定は,先進電池管理システム(BMS)において基本的な役割を果たしており,過去10年間,多くの注目を集めている。SOC推定の精度は,選択したモデルの精度に大きく依存することが広く認められている。本研究では,非線形二重キャパシタ(NDC)モデルに基づく新しいSOC推定法,電池の電極内部の電荷拡散をシミュレートできる新しい等価回路モデル,および電池の非線形電圧挙動を同時に捉える。予測精度の改善により,NDCモデルはより正確なSOC推定を可能にする新しい機会を提供する。この動機により,本論文は,NDCモデルに基づくSOC推定を実行するために,よく知られた拡張Kalmanフィルタ(EKF)を利用した。ここで,EKFは,効率的な計算,直接実装,およびNDCモデルへの応用における良好な収束をもたらすので,ここでは,非線形出力とともに線形動力学によって低次元で支配される。提案したSOC推定法を,様々な条件下でシミュレーションと実験データを通して検証し,初期化誤差と雑音の異なるレベルに対するロバスト性と同様に,顕著な精度を示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コンデンサ ,  雑音 ,  電圧 ,  電荷 ,  *電池 ,  管理システム ,  線形性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *拡張Kalmanフィルタ ,  予測精度 ,  *充電状態 ,  推定法 ,  低次元 ,  等価回路モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 非線形 ,  コンデンサ ,  モデル ,  拡張Kalmanフィルタ ,  電池 ,  充電状態 ,  推定