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J-GLOBAL ID：202202229518053754   整理番号：22A0828041

誤り初期化を考慮した電気自動車における次数低減物理ベースモデルのリチウムイオン電池充電状態推定【JST・京大機械翻訳】

Lithium-ion battery state-of-charge estimation of an order-reduced physics-based model in electric vehicles considering erroneous initialization

著者 (5件)： Tang Aihua (School of Vehicle Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing, China) ,  Tang Aihua (Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology for Automobile Parts, Ministry of Education, Chongqing University of Technology, Chongqing, China) ,  Yao Lei (Henan Engineering Research Centre of New Energy Vehicle Lightweight Design and Manufacturing, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou, China) ,  Gong Peng (School of Vehicle Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing, China) ,  Jiang Yihan (School of Vehicle Engineering, Chongqing University of Technology, Chongqing, China)
資料名： International Journal of Energy Research  (International Journal of Energy Research)
巻： 46  号： 3  ページ： 3529-3538  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0249B  ISSN： 0363-907X  CODEN： IJERDN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インテリジェント電池管理システム(BMS)は電気自動車(EVs)における効率的な使用のためのリチウムイオンセルの即時で正確な充電状態(SoC)推定を必要とする。BMSにおける物理ベースのリチウムイオンセルモデルのためのリアルタイムSoC推定の問題を解決するために,厳密な物理ベースモデルを合理的に次数低減する必要がある。本論文では,改良次数低減物理ベースモデルを提案し,実験データで検証した。次に,縮小モデルの状態方程式を有限差分法を採用することによって確立した。さらに,拡張Kalmanフィルタ(EKF),均一到達則スライディングモードオブザーバ(SMO-URL),および指数到達則スライディングモードオブザーバ(SMO-ERL)を含む3つの縮小モデルベース推定器を開発し,入力電流と外部測定電圧を用いて電池SoCを推定した。提案したSoC推定アルゴリズムの有効性を実証するために,それらの性能を評価し,ハイブリッドパルス電力特性(HPPC)試験の下での実験により比較した。結果は,提案した次数縮小モデルベースのSMO-ERLアルゴリズムが,不正確なSoC初期条件の下で他の2つのアルゴリズムと比較して,より速い収束能力とより高い推定精度を有することを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  差分法 ,  収束 ,  状態方程式 ,  電圧 ,  *電池 ,  電力 ,  *電気自動車 ,  *充電 ,  *リチウム化合物 ,  *モデル ,  Kalmanフィルタ ,  *状態 ,  *リチウムイオン電池
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ ,  推定精度 ,  *リチウムイオン ,  推定アルゴリズム ,  *充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 電池管理システム ,  拡張Kalmanフィルタ ,  物理学に基づくモデル

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (9件)： 誤り ,  初期化 ,  電気自動車 ,  次数低減 ,  物理 ,  モデル ,  リチウムイオン電池 ,  充電状態 ,  推定