袁闪闪
- 作品数：4 被引量：36H指数：3
- 供职机构：重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于扩展卡尔曼滤波的LiFePO_4电池荷电状态估计被引量：5
- 2012年
- 为了准确估计电池的荷电状态(state-of-charge),在研究电池电化学阻抗谱模型的基础上得出了适合工程应用的电池简化等效电路模型,通过实验对模型进行了参数估计,并在模型的基础上采用扩展卡尔曼滤波法(EKF)对电池的SOC进行估计并使用Matlab进行了仿真验证,结果证明扩展卡尔曼滤波法能准确地估计电池的SOC。
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- 关键词：荷电状态等效电路模型参数估计扩展卡尔曼滤波
- 自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计被引量：19
- 2014年
- 卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明:自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。
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- 关键词：磷酸铁锂动力电池剩余容量自适应卡尔曼滤波
- 基于LIN总线的纯电动车电池管理系统设计被引量：2
- 2011年
- 提出了一种基于LIN总线的磷酸铁锂电池组在线监测和管理系统。该系统采用分布式的网络控制结构,通过以Dspic30f4012芯片为核心底层硬件的设计,实现了对磷酸铁锂电池参数的精确监测,通过LIN总线技术实现数据的传输,并基于较精确的电池模型基础上采用扩展Kalman算法对电池荷电状态(SOC)进行估算,提高了估算精度。实验结果表明:本系统能很好地对电池组进行实时动态监控和有效保护,为电动汽车的电池智能化管理系统开发提供了应用价值。
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- 关键词：电池管理系统分布式结构LIN总线SOC估计
- 惯量自补偿的纯电动汽车动力系统模拟试验台研究被引量：10
- 2011年
- 通过分析纯电动汽车动力学特性以及动力系统中各部分的运行效率,进行了纯电动汽车动力系统模拟的电气建模和运行效率的动力学建模。针对纯电动汽车动力系统惯量模拟试验台自身复杂的阻力特性、试验台不同轴产生的扰动,提出在试验台力矩加载单元采用转速闭环矢量控制策略,来实现对试验台自身阻力和惯量差值的自动补偿,并详细给出了模拟纯电动汽车运行时力矩加载单元转速给定的计算公式。针对纯电动汽车动力系统惯量模拟车辆不同工况时,系统状态和参数存在不确定性因素,采用模糊自整定PID方案提高了试验台转速的跟随性和系统鲁棒性。通过仿真表明,该方法能够实现考虑车辆路况和试验台阻力与惯量差值状况下对纯电动汽车动力系统的精确模拟,为纯电动汽车动力系统惯量模拟试验台的研发提供了仿真理论依据。
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- 关键词：电动汽车惯量模拟自补偿模糊控制
