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J-GLOBAL ID：202202266704247787   整理番号：22A1157698

オンライン更新モデルを用いたLiFePO_4電池のための無香料粒子フィルタに基づくエネルギー推定状態【JST・京大機械翻訳】

Unscented Particle Filter Based State of Energy Estimation for LiFePO₄ Batteries Using an Online Updated Model

著者 (5件)： Wei Xie (School of Information Science and Engineering, Harbin Institute of Technology at Weihai, Weihai, China) ,  Jun Chen (School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Harbin Institute of Technology at Weihai, Weihai, China) ,  Yu Gu (System Engineering Research Institute of CSSC, Beijing, China) ,  Jiachen Ma (School of Information Science and Engineering, Harbin Institute of Technology at Weihai, Weihai, China) ,  Jiaqing Chang (School of Naval Architecture and Ocean Engineering, Harbin Institute of Technology at Weihai, Weihai, China)
資料名： International Journal of Automotive Technology  (International Journal of Automotive Technology)
巻： 23  号： 2  ページ： 503-510  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1274A  ISSN： 1229-9138  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 範囲問題は電気自動車の分野における関心の焦点になった。一般に使用される状態(SoC)とは対照的に,電池の充電状態(SoE)は,放電プロセスを横切る電圧低下を考慮することにより,レムナント駆動範囲を表すのに,より適切であると考えられている。本論文では,内部抵抗のエネルギー損失を排除するため,電池開放電圧(OCV)の擬似電力定義を用いてSoE推定器を構築した。同時に,等価回路モデル(ECM)と結合して,無香料粒子フィルタ(UPF)を利用して,モデル非線形性,内部干渉,センサ雑音および累積誤差の問題に対処した。さらに,電池時変特性に適応するために,ECMパラメータは,忘却因子アルゴリズムによる再帰的最小二乗に頼るオンライン同定である。最後に,LiFePO_4電池上で提案した推定器を用いたSoE推定実験は,高動的負荷と様々な温度に対するロバスト性と精度に関して優れた性能を示した。Copyright KSAE 2022 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 ,  最小二乗法 ,  雑音 ,  *電池 ,  放電 ,  電力 ,  実験 ,  動荷重 ,  電気自動車 ,  充電 ,  *モデル ,  パラメータ
準シソーラス用語： *粒子フィルタ ,  開回路電圧 ,  *オンライン ,  充電状態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： LiFePO_4電池 ,  エネルギーの状態 ,  無香料粒子フィルタ ,  忘却因子を持つ再帰的最小二乗

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

タイトルに関連する用語 (7件)： オンライン ,  更新モデル ,  電池 ,  香料 ,  粒子フィルタ ,  エネルギー ,  推定