文献类型：期刊文章

作　　者：刘胜永[1,2] 于跃[1] 罗文广[1,2] 李昊[1] 黄俊华[3]

机构地区：[1]广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州545006 [2]广西科技大学广西汽车零部件与整车技术重点实验室,广西柳州545006 [3]柳州特来电新能源有限公司,广西柳州545006

出　　处：《控制工程》

基　　金：国家自然科学基金(61563006);广西科技攻关项目(桂科攻1598008-2);广西高校科研项目(KY2015YB165);广西重点实验室建设项目(14-045-44;14-A-02-05);广西汽车零部件与整车技术重点实验室开放基金重点项目(2014KFZD01);广西研究生教育创新计划项目(YCSZ2014199)

年　　份：2017

卷　　号：24

期　　号：8

起止页码：1611-1616

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、核心刊

摘　　要：锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是制约电动汽车发展的关键技术之一。针对传统Kalman滤波算法因固定的噪声滤波初值不能够跟随工况变化致使SOC估算不准确的问题,基于PNGV模型建立状态空间方程组,将Sage-Husa自适应滤波算法融合到无迹卡尔曼滤波(UKF)算法之中,对噪声进行实时预测和修正,进而提高SOC的估算精度。仿真实验结果表明,AUKF比UKF的估算值更接近于理论参考值,AUKF解决了UKF因固定噪声带来的误差问题,可提高电动汽车启动、巡航、制动等复杂工况下的电池组电流剧烈变化中SOC的估算精度。

关 键 词：自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)  荷电状态(SOC)  Sage-Husa自适应滤波算法  无迹卡尔曼滤波(UKF)  PNGV模型  

分 类 号：TM912]