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J-GLOBAL ID：202202234237627660   整理番号：22A0695942

情報評価手順:リチウムイオン電池モデルへのEndows信頼性のあるオンラインパラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

An Information Appraisal Procedure: Endows Reliable Online Parameter Identification to Lithium-Ion Battery Model

著者 (7件)： Du Xinghao (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Meng Jinhao (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhang Yingmin (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Huang Xinrong (Department of Energy Technology, Aalborg University, Aalborg, Denmark) ,  Wang Shunliang (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Liu Ping (College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Liu Tianqi (College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 69  号： 6  ページ： 5889-5899  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オンラインパラメータ同定は,動的プロファイルの下で,電池等価回路モデル(ECM)の精度を高めるのに不可欠である。しかし,従来の再帰的最小二乗(RLS)法は,センサからの雑音崩壊と現実における不十分な励起信号によって容易に減衰し,さらに,電池モデリングと状態推定におけるECMの性能を制限する。したがって,本論文は,Fisher情報ベースのCramer Rao Rao下限(CRLB)に基づくよく設計された情報評価手順を利用する,電池ECMのための信頼できるオンラインパラメータ同定法を提案した。計算量を大きく増大せずに,CRLBから再帰的に導出された包括的評価指標は,オンラインパラメータ更新の新しいメカニズムを可能にする。シミュレーションと実験結果は,異なる駆動サイクル,温度,およびエージング条件の下で提案した方法の有効性を証明した。結果は,提案した方法の識別精度が,典型的なRLSと多重適応忘却因子RLS法と比較して,かなり改善されることを示した。Copyright 2022 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： 最小二乗法 ,  雑音 ,  *電池 ,  励起 ,  *信頼性 ,  *システム同定 ,  状態推定 ,  計算量 ,  多重化 ,  *モデル ,  *回線接続 ,  *リチウムイオン電池
準シソーラス用語： RLS法 ,  *パラメータ同定 ,  Fisher情報量 ,  *オンライン ,  等価回路モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 情報評価 ,  手順 ,  リチウムイオン電池 ,  モデル ,  オンライン ,  パラメータ同定