文档名：基于PID型H∞滤波算法估计锂离子电池的SOC
摘要：针对H∞滤波算法(HIF)对系统状态和模型不确定性突变不敏感的问题,提出一种比例-积分-微分(PID)控制的H∞滤波算法(PID-HIF),以提高荷电状态(SOC)估计的准确性.放电测试中,采用自适应遗忘因子最小二乘(AFFRLS)算法进行系统参数辨识,采用HIF进行SOC估计,与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相比,SOC估计的均方根误差由3.3753％降低至2.4158％;在HIF的基础上添加PID控制思想后,均方根误差进一步降低至0.7393％.在动态应力测试条件下,EKF、HIF和PID-HIF等3种算法的SOC均方根误差分别为4.1038％、2.4141％和0.0694％.
作者：吴珞铖 丁洁 姚建鑫 肖敏Author：WULuo-cheng DINGJie YAOJian-xin XIAOMin
作者单位：南京邮电大学自动化学院,人工智能学院,江苏南京210023
刊名：电池 ISTICPKU
Journal：BatteryBimonthly
年，卷(期)：2023, 53(4)
分类号：TM912.9
关键词：锂离子电池 荷电状态(SOC) 在线参数辨识 比例积分微分(PID)的H∞滤波
Keywords：Li-ionbattery stateofcharge(SOC) onlineparameteridentification proportionalintegraldifferential(PID)H∞filter
机标分类号：TM912.9TP393O212.1
在线出版日期：2023年9月12日
基金项目：国家自然科学基金，江苏省自然科学基金，南京邮电大学自然科学基金，南京邮电大学自然科学基金基于PID型H∞滤波算法估计锂离子电池的SOC[
期刊论文] 电池--2023, 53(4)吴珞铖 丁洁 姚建鑫 肖敏针对H∞滤波算法(HIF)对系统状态和模型不确定性突变不敏感的问题,提出一种比例-积分-微分(PID)控制的H∞滤波算法(PID-HIF),以提高荷电状态(SOC)估计的准确性.放电测试中,采用自适应遗忘因子最小二乘(AFFRLS)算法进行系统...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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