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J-GLOBAL ID：202102284504903553   整理番号：21A0496786

SHEKF-GPM融合に基づくリチウムイオン電池SOC推定【JST・京大機械翻訳】

State of Charge Estimation of Lithium Battery Based on SHEKF-GPM Fusion

著者 (4件)： Lei Min (湖南工業大学 電气与信息工程学院,湖南 株洲 412007) ,  Xu Bo (湖南工業大学 電气与信息工程学院,湖南 株洲 412007) ,  Hua Yifei (湖南工業大学 電气与信息工程学院,湖南 株洲 412007) ,  Wang Po (湖南工業大学 電气与信息工程学院,湖南 株洲 412007)
資料名： Hunan Gongye DaXue Xuebao  (Hunan Gongye DaXue Xuebao)
巻： 34  号： 6  ページ： 10-15  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3663A  ISSN： 1673-9833  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 充電状態(SOC)は電池制御戦略と管理システムの重要なパラメータである。積分法と電圧方法によるリチウム電池SOCの見積もりに誤差累積現象を減少できないため、平方根高次拡張Kalmanフィルタ(SHEKF)と灰色予測モデル(GPM)融合に基づくアルゴリズムを提案し、リチウム電池SOCを見積もった。忘却係数再帰最小二乗法(FFRLS)と2次RC等価回路モデルを組み合わせて,リチウムイオン電池のモデルパラメータをオンラインで同定し,修正し,SHEKF-GPM融合モデルと組み合わせて,SOC状態方程式の線形部分と非線形部分を推定した。シミュレーション解析を通して,SHEKF-GPM融合アルゴリズムによるSOC推定誤差は0.3%未満であり,共分散誤差は約0%であり,誤差累積は生じなかった。シミュレーション結果により,本方法は,誤差蓄積を減少し,そして,電池管理システムが,リチウムイオン電池SOCの実用性,有効性および推定精度を見積もることができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  電圧 ,  *電池 ,  管理システム ,  共分散 ,  リチウム電池 ,  *リチウムイオン電池 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  推定誤差 ,  推定精度 ,  モデルパラメータ ,  オンライン ,  充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  二次電池  (YB04030K) ,  電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 融合 ,  リチウムイオン電池 ,  SOC ,  推定