【摘 要】
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锂离子电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的精确估计对电动汽车稳定运行十分重要。以精确估计电池SOC和SOH为目标,提出了一种基于分数阶模型的协同估计算法。建立基于二阶RC电路模型的分数阶电池模型,采用自适应遗传算法(AGA)辨识模型参数,利用分数阶扩展卡尔曼滤波(FOEKF)算法估计SOC,并结合自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法估计SOH,迭代更新内阻与SOC进而实现SOC与SOH精确的协同估计。在城市道路循环工况(UDDS)下使用Matlab工具验证和对比了算法精度,平均误差均控制在2%以内
【基金项目】
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安徽理工大学博士基金(11127)。
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锂离子电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的精确估计对电动汽车稳定运行十分重要。以精确估计电池SOC和SOH为目标,提出了一种基于分数阶模型的协同估计算法。建立基于二阶RC电路模型的分数阶电池模型,采用自适应遗传算法(AGA)辨识模型参数,利用分数阶扩展卡尔曼滤波(FOEKF)算法估计SOC,并结合自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法估计SOH,迭代更新内阻与SOC进而实现SOC与SOH精确的协同估计。在城市道路循环工况(UDDS)下使用Matlab工具验证和对比了算法精度,平均误差均控制在2%以内
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