基于模型的小型纯电动无人机锂电池状态估计方法

提出小型纯电动无人机(UAV)锂电池状态估计方法的模型建立、算法推导和实验验证,该方法基于电池简化模型,准确估计荷电状态(SOC)和放电终止时间(EOD),并预测无人机未来功率消耗.本文创新点包括:基于模型理论搭建预测体系结构,对锂聚合物电池进行建模;基于锂电池简化模型,引入人工进化算法获取电池负载、温度和SOC值之间的相关性;基于贝叶斯估计方法,设计外部反馈校正回路(OFCL),调整过程噪声方差值,减小估计偏差值,补偿动态系统初始值;利用电池模型参数和SOC估计值,建立无人机功率消耗模型.通过应用于四旋翼纯电动无人机实际工况表明,新方法估计精度高和鲁棒性好,能够实现无人机最佳目标任务规划和飞行计划.     

UKF在估算锂电池SOC中的应用

如今,新能源汽车由于它的结构简单、无二氧化碳排放等诸多因素被推上了历史的舞台,成为了全球的关注焦点。然而新能源汽车的核心是在动力电池,所以电池的寿命对于新能源汽车来说起着至关重要的作用。为了提高新能源汽车电池的安全性与使用寿命,对新能源汽车电池的剩余电量的荷电状态进行了估算与研究,采用了无迹卡尔曼(UKF)法对新能源汽车电池的剩余电量的荷电状态进行了精确估算。通过仿真测试表明,新能源汽车电池荷电状态SOC估算算法是真实有效的。UKF对新能源汽车电池剩余电量SOC估算算法的应用可以延长新能源汽车的寿命,可以使得电池的安全性更高,并使得电池降低运行成本,对新能源汽车的发展和全球广泛应用起着重要的作用。     

BMS：电池忠诚管家

电站储能对性能的要求是大容量、长寿命、快速响应、可涓流充电,因此对BMS的要求方面有所不同,但总体功能仍与动力电池BMS类似,起到监控电池SOC和SOH状态、动态充放电,智能管理和输出控制等功能。     

基于卡尔曼滤波的井下蓄电池运输车辆锂电池SOC估计

我国煤矿井下广泛使用防爆蓄电池无轨辅助运输车辆,由于实际工程应用环境十分恶劣,为了准确估算车辆蓄电池的荷电状态SOC(State of Charge),在研究电池电特性的基础上采用改进电池简化等效电路模型,且基于此模型结合安时积分法和卡尔曼滤波法对锂电池的SOC进行估计,并使用Matlab软件进行仿真和验证,将结果与小波滤波方法进行比较分析,仿真结果表明卡尔曼滤波算法能够实时修正估计误差,具有更好的估算精度。同时,为了更好地演示、分析与便于用户使用,还基于此设计并开发了Matlab GUI程序。     

基于自适应卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算

针对目前锂离子电池的SOC估算方法精度较低、实用性不强等问题,在改进的PNGV模型的基础上,采用自适应卡尔曼滤波算法在线估计噪声的统计特性以提高估算精度。通过仿真试验表明,采用自适应卡尔曼滤波算法的SOC估算精度明显高于扩展卡尔曼滤波算法,其有效地降低了SOC估算过程中的噪声干扰,具有一定的可靠性和实用性。     

混合动力汽车动力电池(Ni-MH)管理系统的研究现状与发展

本文主要综述了目前混合动力汽车Ni-MH动力电池管理系统的研究现状以及发展方向,其中着重论述了电池SOC的定义、估计方法以及电池热管理中电池主要的冷却和升温方式;并且针对每一部分提出了一些个人看法和观点,最后提出了一些电池管理系统的发展方向。     

基于Thevenin改进模型的电动汽车用电池SOC估算研究

研究用于电动汽车用电池SOC估算的Thevenin改进电路模型,及其计算方法和优缺点。     

蓄电池SOC估计对滤波技术的应用

正蓄电池在日常的生活中得到广泛的使用,如手机、电动车等,对延长蓄电池的使用寿命的研究,有着非常现实的意义,估计蓄电池当前的生育能量一般是通过蓄电池荷载状态来进行,由于蓄电池存在非线性特征,所以研究蓄电池SOC一直是一个热点话题,本文主要分析滤波技术在蓄电池SOC估计的应用。蓄电池模型建立蓄电池目前在生活中得到广泛使用,目前针对蓄电池的SOC估计常采用的方法包括电流积分法、阻抗谱分析法和开路电压法,电流积分法是最简单的方法,但是受到     

一种基于霍尔传感器的锂离子电池电流检测方法

锂离子电池因其突出优点,目前在众多领域广泛应用,对电池运行状态的管理变得越来越重要。锂离子电池组管理系统主要功能有采集电池的电压、电流、温度数据,准确估计电池的剩余电量(SOC),防止过充电和过放电和均衡管理等多个方面。在电池管理多个环节中需要检测电流值,霍尔传感器低成本、高精度、小封装以及良好的隔离特性使得其是一个很好的选择。     

基于EUCF的GPS动态定位解算研究

随着GPS定位精度要求的提高,使得定位估计算法的复杂度和运算量越来越大,从而造成解算时间过长而难以实时地输出定位数据.针对此问题,本文将在EKF算法与UKF算法的基础上,对EKF与UKF相结合的混合滤波算法(The EKF and UKF Combined Filter,EUCF)进行研究.在GPS定位系统仿真测试平台...     

高精度估算 SOC 的锂电池管理系统研制

电动汽车已经成为绿色车辆最主要的发展方向之一.但是制约电动汽车发展的问题依然是储能电池和应用技术.研究电池管理技术及系统具有十分重要的意义.本文介绍了一种能够较为准确估算 SOC 的锂电池管理系统,重点介绍了该系统的 SOC 估算方法.该系统已经应用于一种大容量磷酸铁锂动力电池驱动的电动汽车上.     

一种基于卡尔曼滤波算法的铅酸蓄电池SOC估计的探讨

随着技术进步目前市场上蓄电池需求旺盛,尤其是铅酸蓄电池有着大面积的应用。随之而来的问题是蓄电池剩余电量(State of Charge即SOC)计算方法多样,计算结果不够准确,各有算法都包含自己无法避免的缺点。卡尔曼滤波算法则通过持续的迭代运算逐渐趋近"真值",适合与单片机来进行电池充放电控制。本文试图实现用卡尔曼算法来计算电池SOC。     

基于粒子群算法的电动汽车动力电池SOC估计误差校正方法

考虑到传统方法在校正电动汽车动力电池SOC估计误差时存在校正精度低的问题,提出了基于粒子群算法的电动汽车动力电池SOC估计误差校正方法。根据1阶RC模型和2阶RC模型的电路结构,推导得到动力电池等效电路的连续状态空间,结合动力电池输出电压与输入电流之间的数学关系,构建电动汽车动力电池等效电路模型,通过确定模型参数的更新区域,初始化处理参数识别程序,利用多元线性回归方法设计动力电池模型参数识别算法,利用粒子群算法计算动力电池SOC估计误差校正系数,实现电动汽车动力电池SOC估计误差的校正。实验结果表明,所提方法在恒流放电工况、电流剧变的FUDS工况和电流剧变的DST工况下,可以提高SOC估计误差的校正精度,从而减小了动力电池的SOC估计误差。     

高效集散式电池管理系统设计

本文主要研究了新能源电动汽车电池管理系统的软硬件设计,设计出了一种集中式FPGA控制电池均衡、SOC荷电估计、高速电压电流采集、CAN总线可靠传输的硬件设计方案。本设计方案不但能在290微秒内完成18块电池的电压或电流采集,同时电池充电均衡效率可达百分之九十三,并且CAN总线的信号传输更加可靠,具有非常高的抗干扰能力,电压采集精度高达2毫伏。通过理论推导和工程实践效果发现此种设计方案对新能源电动汽车的管理系统设计具有很大的指导意义,有一定的研究和推广价值。     

电动汽车用电池建模及整车动力性能仿真

为研究电动汽车的电池和整车的动力性能,建立了电动汽车的蓄电池、电机及整车的力学和数学模型,基于ADVISOR软件建立了车辆、电池、电机和整车的仿真模型。根据整车设计技术参数进行车辆行驶性能仿真,选取CYC_ECE循环工况,得出了速度和SOC值变化的仿真结果。与实车试验结果对比表明,建立的模型是合理,动力系统设计可行。     

卡尔曼滤波器在GPS信号跟踪中的应用

遥测信号处理是飞行试验中的重要环节,直接影响到实时监控的质量,其中GPS信号的处理具有很重要的作用。为了保证遥测信号的可靠处理,本文针对高动态遥测信号的处理,提出EKF与UKF在GPS载波频率跟踪中的应用进行研究。介绍了基于卡尔曼滤波器的跟踪模型,并在此基础上设计了EKF和UKF在载波频率跟踪的模型。仿真结果说明本文建立的EKF与UKF模型能够很好对高动态GPS信号进行跟踪。     

退役动力电池梯次利用关键技术研究

随着新能源汽车的快速推广与普及,我国动力电池的数量与日俱增,并且在随后的一段时间将会出现大批量难以满足新能源汽车要求的锂离子动力电池.因此,发展动力电池梯次利用关键技术具有重大的意义.针对梯次利用的主要问题及技术难点进行研究,介绍国内外一些储能示范应用的工程,对梯次利用中SOC、SOH、SOF电芯筛选技术及均衡技术等关...     

基于铅炭电池的独立光伏储能交直流微网控制策略

针对独立光伏储能交直流微网中光伏出力和负荷投切等易造成功率波动问题,利用铅炭电池储能系统实现微电网内部功率波动平抑和直流电压稳定。首先分析铅炭电池寿命模型及其放电特性,提出了一种通过考虑铅炭电池SOC(Stage of Charge)、协调光伏出力和交直流负荷的功率控制策略。具体根据光伏出力和负荷匹配关系,将储能系统的运行分为四种模式,通过切换控制实时调节储能系统输出功率,使微网各部件的工作状态达到动态平衡。最后,在MATLAB/Simulink中搭建光伏储能交直流微网仿真模型。仿真运行结果表明,所提控制策略能够在各模式下稳定运行,验证了铅炭电池模型及功率控制策略的有效性。     

车载蓄电池管理系统SOC估算算法研究及优化

本文对蓄电池SOC估算常用算法的优缺点进行分析,结合蓄电池管理系统的功能特点,基于地铁项目现有车载BMS系统的SOC估算算法,对BMS系统SOC估算算法进行了改进的应用研究和可行性分析,给出了优化后的算法模型。     

UKF算法在磁流变阻尼器参数识别中的应用

磁流变阻尼器虽具有良好的阻尼力特性,但是其强非线性的特点却使得力学模型相当复杂,如何有效地识别磁流变阻尼器力学模型中的参数是急需解决的问题。本文选取Bouc-Wen模型用以描述磁流变阻尼器的非线性滞回特性,为了准确的识别出Bouc-Wen模型中的未知参数,通过采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对Bouc-Wen模型参数进行在线识别。识别结果表明:由UKF算法识别出的参数的精度较高,且识别出的阻尼力与时间、速度以及位移的关系曲线与原曲线吻合度高;可以说明UKF算法在磁流变阻尼器Bouc-Wen模型参数识别中的有效性。