锂离子电池组SOC估算:神经网络与UKF结合方法
版权申诉
132 浏览量
更新于2024-08-24
收藏 1.88MB PDF 举报
"这篇论文探讨了一种基于神经网络与无迹卡尔曼滤波器(UKF)结合的锂离子电池组SOC(荷电状态)估算方法,适用于电动汽车的电池管理系统(BMS)。"
锂离子电池在电动汽车领域扮演着至关重要的角色,因其高电压、大能量密度、长循环寿命和环保特性,成为电动汽车电池组的理想选择。然而,电池的安全性和稳定性是关注的重点,这就需要电池管理系统(BMS)来实时监控和控制电池的状态。SOC作为电池的能量状态指标,对于电动汽车的能量管理和安全性至关重要,但无法直接测量。
传统的SOC估算方法如安时积分法,通过电流积分来估算SOC,这种方法简单,但电流测量误差会随时间累积,导致估算精度下降。为解决这个问题,论文提出了一种新的SOC估算方法,即结合神经网络和UKF。
神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型,擅长处理非线性问题和复杂关系。在电池SOC估算中,神经网络可以学习并建立电池性能与电压、电流等参数之间的关系模型,以提高估算准确性。然而,神经网络的训练和应用需要大量数据,且可能存在过拟合问题。
无迹卡尔曼滤波器(UKF)则是一种有效的状态估计算法,它在处理非线性系统时表现出色,能够融合多种传感器数据,减少不确定性。UKF不需要严格的等效电池模型,这对于复杂且非线性的电池行为来说是个优点。但UKF需要大量的计算资源,可能不适合实时应用。
论文中,作者将神经网络的预测能力与UKF的滤波能力结合起来,既利用神经网络的非线性建模,又利用UKF的误差校正功能,以减少最大误差,提高SOC估算的精确度和稳定性。实验数据来源于ADVISOR2002,这是一个高级车辆仿真工具,可模拟实际工况下的电池行为。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。
这种基于神经网络和UKF的SOC估算方法为电动汽车的电池管理提供了一种更精确、更稳定的解决方案,有助于延长电池寿命,确保行车安全。这种方法对于优化电动汽车的能源管理,提升电池系统的整体性能具有重要意义。
2021-12-07 上传
2021-12-07 上传
2020-02-28 上传
点击了解资源详情
2021-12-07 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-09-03 上传
SKCQTGZX
- 粉丝: 125
- 资源: 4768
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明