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J-GLOBAL ID：202202222856253744   整理番号：22A0801092

リチウムイオン電池のための適応拡張Kalmanフィルタと拡張確率勾配アルゴリズムによる充電状態推定【JST・京大機械翻訳】

State-of-charge estimation with adaptive extended Kalman filter and extended stochastic gradient algorithm for lithium-ion batteries

著者 (4件)： Ye Yuanmao (School of Automation, Guangdong University of Technology, China) ,  Li Zhenpeng (School of Automation, Guangdong University of Technology, China) ,  Lin Jingxiong (School of Automation, Guangdong University of Technology, China) ,  Wang Xiaolin (School of Automation, Guangdong University of Technology, China)
資料名： Journal of Energy Storage  (Journal of Energy Storage)
巻： 47  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3042A  ISSN： 2352-152X  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： オンライン充電状態(SOC)推定は電池管理システムの重要な要素であり,低い計算コストと許容可能な精度範囲を必要とする。本論文は,リチウムイオン電池のための新しいモデルベースのSOC推定法を提案する。モデルパラメータを同定し,次に,同定されたパラメータを用いて状態を推定する状態推定を利用することによって,パラメータ同定と状態推定の2つのステップを,1つの閉ループアルゴリズムに統合し,それらを,それぞれ,拡張確率勾配(ESG)アルゴリズムと適応拡張Kalmanフィルタ(AEKF)を用いて実行した。この方法では,モデルの各回路パラメータを別々に計算し,その結果,simper構造とより低い計算コストをもたらす。実験結果は,提案したSOC推定アルゴリズムが種々の試験条件の下で推定精度とロバスト性に関して良い性能を有することを示した。したがって,それはリチウムイオン電池のオンラインSOC推定に適している。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  *電池 ,  *状態推定 ,  *充電 ,  モデル ,  *Kalmanフィルタ ,  回線接続 ,  パラメータ ,  *リチウムイオン電池
準シソーラス用語： パラメータ同定 ,  *拡張Kalmanフィルタ ,  推定精度 ,  モデルパラメータ ,  計算コスト ,  推定アルゴリズム ,  オンライン ,  *充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： SOC推定 ,  拡張確率勾配 ,  Kalmanフィルタ ,  パラメータ同定

分類 (2件)： 二次電池  (YB04030K) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (8件)： リチウムイオン電池 ,  適応 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  拡張 ,  確率勾配 ,  アルゴリズム ,  充電状態 ,  推定