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基于卡尔曼滤波的电动汽车剩余电量估计
  • 期刊名称:杭州电子科技大学学报
  • 时间:0
  • 页码:4-7
  • 语言:中文
  • 分类:U469.72[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]杭州电子科技大学电子信息学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60871088)
  • 相关项目:改进的Unscented卡尔曼滤波与电池组SOC快速精确估计
中文摘要:

电动汽车的电池管理系统需要一个精确和可靠的电池剩余电量预测。由于电池组真实的剩余电量受许多因素如电池温度、充放电次数、电池老化等因素的影响,传统的剩余电量预测技术很难得到精确的结果。该文以聚合物锂离子电池组为研究对象,采用卡尔曼滤波递推算法对电池组剩余电量进行估算,经试验这种方法能够获得蓄电池精确和可靠的剩余电量预测值。

英文摘要:

Accurate and reliable state-of-charge(SOC) estimation for battery is necessary for the battery management system in electric vehicles.Since the actual SOC of battery pack is influenced by many factors,such as temperature,cycle of discharge and aging of battery,it is difficult to obtain ideal results by traditional methods.Based on the Kalman filtering recursive algorithm,this paper mainly described how to estimate the state-of-charge on a lithium ion polymer battery pack more accurately.The experiment resul...

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