文档名：基于TVFRLS和SVDUKF的锂离子电池SOC估算
摘要：在汽车复杂运行工况下,传统离线参数辨识方法辨识准确度低,无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估计荷电状态(SOC)过程中,协方差矩阵非正定,导致算法估计SOC失败.提出采用时变遗忘因子递推最小二乘法(TVFRLS)与奇异值无迹卡尔曼滤波(SVD-UKF)算法进行联合在线SOC估计,提高复杂工况下算法的准确性与鲁棒性.通过城市道路循环(UDDS)工况对算法进行验证,TVFRLS与SVD-UKF联合算法模拟仿真的最大绝对误差(AEE)为1.31%、平均绝对误差(MEA)为0.56%、均方根误差(RMSE)为0.75%.相较于传统UKF算法,MEA与RMSE分别降低了60.0%和51.9%.
Abstract：Theaccuracyoftraditionaloff-lineparameteridentificationmethodsundertheinfluenceofcomplexvehicleoperatingconditionswaslow,theunscentedKalmanfilter(UKF)algorithmwasvulnerabletoencountersissuesthatthenon-positive-definitecovariancematrixduringtheestimationofstateofcharge(SOC),resultinginSOCestimationfailures.ThejointonlineSOCestimationwascarriedoutusingthetime-variableforgettingfactorrecursiveleastsquaresmethod(TVFRLS)andsingularvaluedecompositionunscentedKalmanfilter(SVD-UKF)toimprovetheaccuracyandrobustnessofthealgorithmundercomplexconditions.Thealgorithmwasverifiedbyurbandynamometerdrivingschedule(UDDS).Theabsoluteestimationerror(AEE)ofthecombinedalgorithmofTVFRLSandSVD-UKFwas1.31%,themeanabsoluteerror(MEA)was0.56%andtherootmeansquareerror(RMSE)was0.75%.ComparedwiththetraditionalUKFalgorithm,itsMEAandRMSEwerereducedby60.0%and51.9%.
作者：林正廉 卢玉斌 陈亮 柯彦舜 Author：LINZheng-lian LUYu-bin CHENLiang KEYan-shun
作者单位：福州大学先进制造学院,福建泉州362200;中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究中心,福建泉州362200中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究中心,福建泉州362200
刊名：电池 ISTICPKU
Journal：BatteryBimonthly
年，卷(期)：2023, 53(6)
分类号：TM912.9
关键词：锂离子电池 荷电状态(SOC) 时变遗忘因子最小二乘法(TVFRLS) 无迹卡尔曼滤波(UKF) 电动汽车 参数辨识
Keywords：Li-ionbattery stateofcharge(SOC) time-variableforgettingfactorrecursiveleastsquaresmethod(TVFRLS) unscentedKalmanfilter(UKF) electricvehicle parameteridentification
机标分类号：TM92TM351TH16
在线出版日期：2024年1月10日
基金项目：国家自然科学基金，福建省自然科学基金项目基于TVFRLS和SVD-UKF的锂离子电池SOC估算[
期刊论文] 电池--2023, 53(6)林正廉 卢玉斌 陈亮 柯彦舜在汽车复杂运行工况下,传统离线参数辨识方法辨识准确度低,无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估计荷电状态(SOC)过程中,协方差矩阵非正定,导致算法估计SOC失败.提出采用时变遗忘因子递推最小二乘法(TVFRLS)与奇异值无迹卡尔曼滤...参考文献和引证文献
参考文献
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