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基于信息融合的LiFePO_4动力电池组SOC估计  
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【英文篇名】 SOC estimation for LiFePO_4 high-power batteries based on information fusion
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【作者】 何耀; 张陈斌; 刘兴涛; 陈宗海;
【英文作者】 HE Yao; ZHANG Chen-bin; LIU Xing-tao; CHEN Zong-hai; Department of Automation; University of Science and Technology of China;
【作者单位】 中国科学技术大学自动化系;
【文献出处】 控制与决策 , Control and Decision, 编辑部邮箱 2014年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 LiFePO4动力电池组; 荷电状态; 信息融合架构; 多模型切换估计;
【英文关键词】 LiFePO4 batteries; state-of-charge; information fusion framework; multi-model switch estimation;
【摘要】 针对复杂工况下LiFePO4动力电池组state-of-charge(SOC)估计不准确的问题,基于信息融合技术提出一种SOC估计信息融合架构和多模型切换估计(MMSE)算法.该算法首先对充放电过程进行特征提取和模式分类,针对特定的模式进行模型优化;然后在系统运行时根据特征匹配结果切换估计模型,实现优化估计;最后通过纯电动客车实际运行数据的仿真实验验证了所提出MMSE算法的可行性和有效性.
【英文摘要】 Aiming at the inaccuracy problem of state-of-charge(SOC) estimation under the complex conditions, an SOC estimation information fusion framework and a multi-model switch estimation(MMSE) algorithm based on the information fusion technology are proposed for LiFePO4 high-power batteries. This algorithm carries out the feature extraction and the pattern classification of the charge and discharge processes, and then re-optimizes the estimation model according to the different patterns. The MMSE algorithm switch...
【基金】 国家自然科学基金项目(61075073); 国家863计划项目(2009AA11A113)
【更新日期】 2014-05-27
【分类号】 TM912
【正文快照】 0引言随着能源危机的加剧及环境的恶化,电动汽车已成为全球交通能源转型的发展方向.但动力电池组已成为阻碍纯电动汽车发展的瓶颈,其安全性和续航能力是目前面临的核心问题.在电池组管理方面,对荷电状态(SOC)的精确估计是保障电池组安全性能和续航能力的基础,而电动汽车复杂的?

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