基于内阻法修正的蓄电池卡尔曼滤波SOC估算

针对蓄电池卡尔曼滤波算法荷电状态SOC（State of Charge）初始值的估计误差较大可能导致前期收敛性较差的问题,通过分析蓄电池放电实验数据,运用灰色关联模型计算电池内阻、电压和电流参数关于SOC的关联度值,将关联度最高的内阻参数作为初始SOC估计值的自变量。然后将初始SOC估计值代入由二阶等效电路模型构建的扩展卡尔曼滤波算法中,进行SOC估计。最后利用电测试平台验证SOC估计准确性,并与电压参数作为初始SOC估计值自变量的方法进行对比。实验结果表明,相对于电压法的初始估计值,内阻法的初始估计值更接近真实值,将其作为卡尔曼滤波算法的起始值,更能提高初期荷电状态估算精度。     

基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池剩余电量估计方法研究

针对非线性系统锂电池剩余电量(State of Charge,SOC)估计常用算法——安时积分法初值精度要求高、累计误差大的问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法的SOC估计方法.通过建立合理的电池模型,利用MATLAB仿真在恒流工况下证明:安时积分法的平均误差为2....     

基于温度补偿的动力锂电池SOC估算方法

动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是电动汽车的重要参数之一,直接影响电动汽车的安全控制与可续行里程的评估.电池总容量作为估算电池SOC的重要变量之一,其与使用环境温度密切相关,而在SOC估计算法中常被认为是恒定值,从而影响不同环境温度下锂电池SOC估计精度.为实现对锂电池SOC的准确估计,考虑温度对锂电池容量等特性参数的影响,通过引入温度补偿模型,并结合扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法实现对锂电池SOC的动态估计.在不同环境温度下模拟电动汽车实际工况对锂电池进行放电试验,并比较未经温度补偿的SOC算法与补偿后的SOC算法精度.研究结果表明,所提出的方法适用于不同温度的锂电池,能实现较为精确的估计.     

基于充电方式的锂电池SOC 校准和估计方法

荷电状态(SOC)是动力锂电池的重要参数.针对安时法估计锂电池SOC存在累积误差,其他估计算法复杂度较高的问题,提出一种工程实用的SOC估计方法.该方法通过分析电池特性并结合安时法,建立了SOC初始值、总容量和累积误差的校准方法.通过建立终端电压与SOC之间的映射关系,利用恒流、恒压不同充电阶段的电池特性,实现了电池系统在一个放电周期内的SOC高精度估计.实验表明,该方法能够使得SOC的估计误差在5%以内.     

基于鲁棒H∞滤波的蓄电池荷电状态估计

针对蓄电池系统的荷电状态(SOC)受蓄电池材料及加工制作、工作温度、充放电大小及频率等因素的影响,是一个典型的非线性时变系统,相应的状态估计模型在测量过程中存在噪声干扰引起模型参数不确定性的特征。以安时法为基础,建立SOC的状态方程并应用鲁棒H∞滤波算法预测SOC估计值。仿真研究表明,提出的鲁棒H∞滤波算法在有色噪声干扰下比卡尔曼滤波(Kalman filter)有更好的估计精度;在白噪声情况下,鲁棒H∞滤波算法可通过调节其参数达到和卡尔曼滤波器相同的估计精度。     

不同温度下基于FFRLS-AEKF的锂电池SOC估计

荷电状态(SOC)是电池管理系统的重要指标。针对不同环境温度对于SOC估计的影响,分别建立基于温度影响的二阶RC等效电路模型与电池可用容量模型。在此基础上,采用带有遗忘因子的递归最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线识别,同时结合改进的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)实现SOC在线联合估计,以其闭环反馈系统通过迭代来保障估计的准确性。实验结果表明,该方法在不同的环境温度下都具有较高的精度,且最大误差小于1.2%,平均绝对误差小于0.6%,均方根误差小于0.5%。     

基于安时积分和粒子滤波修正的锂电池SOC估计

针对安时积分（ AH）法的累积误差问题和卡尔曼滤波算法对系统噪声的限制,提出了粒子滤波（ PF）修正安时积分误差的方案,并基于钴酸锂电池测试数据和电池等效电路模型,对算法进行仿真验证。通过与传统的AH和卡尔曼滤波法对比得出：基于AH和PF修正的方法荷电状态（ SOC）估计效果较好,平均误差与标准误差均控制在2%以内。     

锂离子电池组SOC估计算法的比较研究

锂离子电池组的荷电状态SOC是描述电池剩余电量的重要参数,常用SOC估算方法有:安时法、开路电压法、神经网络法、卡尔曼滤波法、扩展卡尔曼滤波算法等。本文分析了影响电池荷电状态的SOC的影响因素,对各种SOC估算算法进行了比较研究,并对扩展卡尔曼滤波算法进行了Matlab仿真。仿真结果表明,卡尔曼滤波法对电池荷电状态的估算有较好的修正能力,并且容错能力较强。     

基于变参数模型的锂电池荷电状态观测方法

锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度.     

基于变参数模型的锂电池荷电状态观测方法（英文）

锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度.     

矿用可移动式救生舱的现状及其环境监测系统的设计方案

介绍了国内外矿用可移动式救生舱的发展现状,分析了可移动式救生舱环境监测系统的设计要求,提出了矿用可移动式救生舱环境监测系统的软件设计、硬件设计、信号传输的设计目标和相应的设计思路,可为当前国内救生舱的研制和使用提供技术参考。     

基于Simulink的锂电池建模仿真

针对锂离子电池SOC(荷电状态)难以估算的问题,通过对电池建立等效的Thevenin电路模型,对不同时刻的SOC的模型参数进行拟合得到动态的模型参数,在Matlab中借助Simulink建立仿真模型,采用模块化结构,建立基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算系统;利用测得的电池电压电流,仿真系统可直接估算出实时的电池SOC,与实际的电池SOC对比,误差保持在2.5%以内,表明该方法可以有效地估计电池的SOC,对于锂离子电池在实际应用的容量估算有着重要意义。     

基于DSP的电动汽车锂电池荷电状态估算的研究与实现

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是电动汽车能源管理的关键技术。为了提高锂电池SOC的估算精度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于锂电池SOC估算,以减小拓展卡尔曼滤波(EKF)简单线性化带来的误差。搭建电池检测系统的硬件平台,以TMS320F28335型数字信号处理器(DSP)为主控芯片(MCU),实现电压、电流、温度的检测及UKF算法,并设计了相关的电池测试实验。实验结果表明,UKF可以实时估算锂电池SOC,估算误差在4%以内,高于传统的拓展卡尔曼滤波(EKF)。     

矿用救生舱环境监控系统软件的研究

给出了矿用救生舱环境监控系统的组成,主要介绍了该系统软件的功能设计、总体架构及界面设计方案。该系统软件可实时显示各传感器的运行状态和检测数据、舱内气体余量、电源电量、照明灯状态、空气净化状态、自动控制状态、舱门状态等,人机交互界面友好,操作简便。该软件经长期连续运行实验,工作正常,达到了设计要求。     

无人机锂电池电路等效和荷电状态智能计算估计

锂电池电池管理的核心是电池荷电状态(SOC)的实时准确估算。为精确实时估算SOC值,以无人机(UAV)锂电池为研究对象,建立戴维南等效电路模型,对电池进行试验测量、研究分析。首先,运用开路电压法标定锂电池的估算初值,在卡尔曼滤波算法的基础上进一步改良优化得到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。然后,将该算法运用到SOC估算中,即可在较短时间内高精度的估算出无人机锂电池的实时SOC值。在MATLAB/Simulink中搭建对应电池模型输入算法进行运行,并对得到的结果与实际数据进行比较、论证。试验表明,基于戴维南模型的EKF算法能很好地对无人机锂电池SOC进行估算,收敛效果好而且估算精度高于98.5%。扩展卡尔曼算法可以很准确地估算出无人机锂电池的实时SOC值。     

基于Thevenin模型和自适应卡尔曼的SOC估算研究

精确的荷电状态(SOC)值在电池的应用开发中具有重要的意义。选择合适的滤波算法是精确估算的前提。由于扩展卡尔曼滤波(EKF)中噪声的给定值与实际工况下噪声的统计特性不符,导致估算精度低。为提高S0C估算精度,构建能准确反映锂电池工作特性的Thevenin电路模型。在此基础上,构建状态方程和观测方程,提出自适应卡尔曼滤波(AKF)算法。利用混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验对模型参数进行辨识,通过MATLAB/Simulink建模仿真,分析锂电池分别在恒流放电和动态工况下S0C估算的精度。试验表明,Thevenin模型能够良好地表征锂电池的工作特性且能较好地进行S0C估算,参数辨识、恒流放电工况、动态工况下的最大误差分别控制在0.4%、0.2%、0.1%以内,验证了AKF应用于锂电池S0C估算的优越性。     

基于UKF的电动汽车锂电池SOC估计方法

准确估计电池的荷电状态(SOC,state of charge)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。基于Thevenin模型建立了状态空间方程组,采用无色卡尔曼滤波(UKF,unscented Kalman filtering)算法实现非线性条件下的SOC准确估计。硬件在环仿真试验表明:UKF估计误差小于5%,且当SOC值低于50%时,其估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filtering)方法,有较高的实用价值。     

一种矿用救生舱环境监控装置的设计

针对目前国内矿用救生舱环境监控装置存在协调性差的问题,提出了一种新型矿用救生舱环境监控装置的设计方案;对该装置中的本质安全电源、传感器、监控主机、通信协议等进行了整合设计,提高了整套装置的协调性;对传感器采用了低功耗和抗干扰设计,降低了密闭环境和其它气体对传感器的干扰,提高了装置的稳定性和可操作性。     

基于RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.