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具有电流偏差和噪声扰动的H_∞观测器在线估计电池SoC状态  
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【英文篇名】 Battery State-of-Charge Online Estimation Based on H_∞ Observer with Current Debasing and Noise Distributions
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 冯代伟; 陆超; 陈勇; 黄大贵;
【英文作者】 FENG Dai-wei; LU Chao; CHEN Yong; HUANG Da-gui; School of Mechatronics Engineering; University of Electronic Science and Technology of China; School of Energy Science and Engineering; Institute for Electric Vehicle Driving System and Safety Technology;
【作者单位】 电子科技大学机械电子工程学院; 电子科技大学能源科学与工程学院; 电子科技大学电动汽车动力系统与安全技术研究所;
【文献出处】 电子科技大学学报 , Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 电流偏差; H∞观测器; 噪声干扰; 电池管理系统; SoC;
【英文关键词】 current debasing; H∞ observer; noise distributions; battery management system; SoC;
【摘要】 针对电池管理系统采集的电流信号和电压信号往往含有有色噪声,且该噪声会明显影响电池状态估计性能的问题,把噪声看成扰动,提出了具有偏置电流估计功能的H_∞观测器用于电池SoC的在线估计。首先,建立具有电流偏差和噪声扰动的电池状态模型,其次设计具有偏置电流估计功能的H_∞观测器,并且通过仿真深入分析该观测器对SoC估计效果、去偏功能对估计性能的影响以及观测器对模型偏差的鲁棒性和参数适配性,最后通过实验分析验证了该方法的有效性。
【英文摘要】 In battery management systems, there are always colored noises in the sampled battery current signals and voltage signals, which make it hard to achieve the accurate battery state of charge estimation. Regarding these noises as distributions, an H_∞ observer with current debasing for online batter state of charge(SoC) estimation is proposed in this paper. Firstly, the battery stated model with current debasing and noise distribution is built. Secondly, H_∞ observer is designed with current debasing. The est...
【基金】 四川省科技计划国际合作项目(2015HH0010); 四川省科技支撑计划(2016GZ0395,2017GZ0391,2017GZ0392)
【更新日期】 2017-07-31
【分类号】 U469.72
【正文快照】 在当今科技进一步发展,石化能源短缺和环境污染的大环境下,新能源技术得到了世界各国的重点扶持与研究,电动汽车以及混合动力汽车势必成为未来的重要交通工具。其中,以锂离子电池为主的动力电池作为新能源汽车的直接能量来源,在能量密度、充放电效率方面较传统的铅酸电池优势明

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