共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
4.
在建立电池管理系统的过程中,动力电池荷电状态(SOC)的实时测量和估计很关键。分析了各种电池SOC估算方法的优缺点,提出了一种实时检测电池端电压作为判断电池充电状态的电压-安时计量算法。由该算法构成的电量计能实时、准确计算电池的电量和SOC,保证了动力电池在电动汽车应用中的安全、可靠运行。 相似文献
5.
6.
7.
电动汽车作为新能源汽车的一种,其动力电池的性能是关系到电动汽车推广应用的重要因素。在电动汽车的实际运行中,需要对电池电压、电流、温度等信号实时采集以及对电池内部参数在线估算。为了实现电池组的在线监测和管理,设计了一种采用微处理器做主控制模块的电池管理系统。该系统采用集中式的管理模式对汽车电池组进行测试和分析,设计完成系统控制、信息采集和数据通讯,工作环境抗干扰措施等功能,实现了一种基于双卡尔曼滤波算法的电池荷电状态(SOC)的估算,并利用Lab VIEW实现上位机系统的界面设计。在实际测试中,采用该系统同时对192节锂电池进行监控,实现了电压、环境温度等信息的在线测量,电池荷电状态(SOC)的估算误差不超过1%。 相似文献
8.
9.
随着电动汽车的普及,对动力电池的维护问题逐渐成为电动汽车养护的一大研究课题。提出了一种基于电动汽车实时车况电池老化情况的检测方法,通过对电流变化情况的监测,观察动力电池欧姆内阻的变化,并且通过电动汽车行驶时电池荷电状态(state of charge,SOC)的变化趋势,估计电池健康状态,从而有效地为用户的电动汽车保养提供参考。根据对动力电池SOC、健康状态(state of health,SOH)以及欧姆内阻的变化,来判断是否需要对动力电池进行更换。 相似文献
10.
针对传统的荷电状态(SOC)估算方法估算动力电池荷电状态精度不高,对混合动力系统中动力控制器的正常运作有很大影响,使得节能效果大大降低,从四线法和能量守恒定律对电池内阻测量出发,提出了一种改进的电池SOC估算方法,该估算方法不但能够估算电池恒定大电流和小电流放电,同时也非常适合变电流放电工况,在变电流放电工况下,新的电池SOC估算方法的估计值误差明显小于5%,因此具有较高的估计值精度。 相似文献
11.
为了精确估算锂离子动力电池的电池荷电状态(State Of Charge,SOC),在分析影响SOC估算精度的主要因素以及传统SOC估算方法的优缺点的基础上,提出一种改进的安时积分法,对影响SOC估算的主要因素进行参数修正.该算法采用基于简单电化学模型的组合电池模型,结合扩展的卡尔曼滤波(Extended Karlman Filter,EKF)算法对SOC进行估算.对比结果表明,在SOC的估算过程中能够保持很好的精度. 相似文献
12.
13.
基于神经网络的动力电池组SOC辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目前电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的辨识误差约在8%左右,且主要集中在电池恒流放电过程的辨识,对电池交流放电状态中SOC的辨识研究不是很多.在实际应用中,尤其是在混合动力电动汽车中,电池多处于变流放电状态中,而且电流幅值变化较大.为此,提出了基于电池时变特性的径向基神经网络SOC辨识法.该方法摒弃了以电池单点时刻状态参数作为网络输入的做法,采用动力电池变流放电参数为输入,使辨识精度提高到3%.此方法尤其对动力电池处于交流放电状态时,效果更加明显. 相似文献
14.
准确估计电池荷电状态(SOC)是电动汽车电池管理的重要内容,SOC的准确评估对延长电池寿命和提高电动汽车整车性能具有重要意义。各国研究人员对电池SOC估计方法进行大量研究,先后提出了多种估计方法。文中介绍了电池SOC的定义及其主要影响因素,根据电池SOC估计方法的特点,按离线和在线方法对SOC估计方法进行总结和介绍,并比较了各方法的特点及实用效果。最后展望了电池SOC估计方法的两个潜在发展方向,即基于电池模型的非线性滤波方法和具有自学习能力的智能方法,为今后深入研究动力电池SOC估计方法提供借鉴。 相似文献
15.
电池荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统的重要参数,也是混合动力汽车动力系统分配的重要依据,准确地估算电池荷电状态具有重要意义。按照传统电量状态定义电池SOC的估算方法不能满足蓄电池变电流放电工况的需求,为了解决这一问题,采用能量守恒原理对电池SOC重新定义,基于修正的Thevenin等效电路,在Matlab/simulink环境下,建立了电池的动态充、放电模型,通过仿真分析,证明新的SOC估算策略能够满足蓄电池在大电流和变电流放电工况下SOC的估算,提高了电池SOC估算的精度。 相似文献
16.
基于UKF的动力电池SOC估算算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
动力电池荷电状态(SOC)在线估算对于混合电动汽车蓄电池管理系统有着举足轻重的意义。针对动力电池SOC估算算法中应用广泛的扩展卡尔曼滤波法(EKF)在非线性系统应用时存在的精度损失问题,采用无迹卡尔曼滤波法(UKF)以提高估算精度。研究了一种改进的电动势(EMF)电池等效模型,讨论了该模型的参数和空间状态方程,并将UKF应用于该模型估算SOC。由实验分析可知,对比采用开路电压法得出的SOC真实值,UKF结合EMF电池等效模型在估算算法中有较高的精度,其估算误差小于5%,且SOC估计结果明显优于EKF,具有较高的实用价值。 相似文献
17.
18.
19.
20.