【摘 要】
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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
【机 构】
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华中科技大学人工智能与自动化学院图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,深圳华中科技大学研究院
【基金项目】
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the National Natural Science Foundation of China (61873323, 61773174, 61573162),the Wuhan Science and Technology Plan Project (2018010401011292),the Hubei Province Natural and Science Foundation (2017
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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
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