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1、学兔兔www.xuetutu.com汽车工程2010年(第32卷)第3期AutomotiveEngineering2010039Kalman算法在纯电动汽车SOC估算中的应用误差分析温家鹏,姜久春,文锋,张维戈(北京交通大学电气工程学院,北京100044)[摘要]针对纯电动汽车电池组的工作状态和输出特性,分析了模型参数的变化对Kalman算法估算精度的影响。指出了纯电动汽车应用Kalman滤波算法估算SOC应考虑的因素,并结合电池模型参数的变化提出了Ka1.man方程修正方案。最后通过电池的城市工况模拟试验,验证了分析的正确和可行性。关键词:
2、纯电动汽车;Kalman滤波算法;电池组;SOC估算;模型参数ErrorAnalysisofKalmanAlgorithminItsApplicationtoSOCEstimationinPEVWenJiapeng,JiangJiuchun,WenFeng&ZhangWeigeSchoolofElectricalEngineering,BeijingJiaotongUniversity,Beifing100044[Abstract]Basedontheoperatingconditionsandoutputcharacteristicsofb
3、atterypackinpureelectricvehi—cle(PEV),theeffectsofmodelparametersvariationontheestimationaccuracyofKalmanfilteralgorithmareana.1yzed.ThefactorsthatshouldbeconsideredinapplyingKalmanfilteralgorithmtoSOCestimationarepointedout,andthecorrectionschemesofKalmanequationsaccording
4、tothechangesinbatterymodelparametersareproposed.FinallythesimulationtestwithFUDScycleverifiesthecorrectnessandfeasibilityoftheanalyses.Keywords:PEV;Kalmanfilteralgorithm;batterypack;SOCestimation;modelparameters反馈量的滤波算法,可极大提高蓄电池组SOC的估日IJ吾算精度~。蓄电池组的剩余电量是纯电动汽车的重要性能1纯电动汽车运行工况参
5、数之一。对于纯电动汽车而言,考虑到蓄电池可能工作在略微过充或深度放电的状态下,电池荷电1.1电流积分法状态SOC的计算可以借助这两个过程完成自动校电池组的剩余电量是指在一定的放电条件下,准。因此,单独使用电流积分就可以保证S0C计算电池从当前状态放电至终止电压过程中所放出的容的精确性。然而,随着纯电动汽车应用领域的增加、量。根据定义可知,计算SOC的最基本方法是电流电池寿命的延长和电池组快速更换运行模式的出积分法。假定电池的初始剩余电量为SOCo,在充放现,SOC自动校准的条件被打破,长期单独使用电流电过程中,电流对时间的积分值直接决定下一时
6、刻积分的方法就会引入较大的累积误差,严重影响的剩余电量soc(f),即SOC的估算精度。通过文献[1]可以了解Kalman1t滤波算法根据最小方差估计的方法,可以根据过程rSOC()=SOC0+÷Jhi()d丁(1)输出量来估计状态量的最优值。因此,通过这种以Ⅳ电池模型为基础、以开路电压ocv(opencircuitvolt—对于锂电池来说,电池充放电效率1,上式age)与SOC关系曲线为依据和以电池的端电压为变为原稿收到日期为2009年3月加日,修改稿收到日期为2009年7月27日。学兔兔www.xuetutu.com2010(Vo1.32
7、)No.3温家鹏,等:Kalman算法在纯电动汽车SOC估算中的应用误差分:!:1影响极化电压数值的因素包括电池的环境温度、工SOC(t):SOCo+÷f,()dTL(2)作电流、前一时刻的充放电状态以及老化程度等。Ⅳ而且在纯电动汽车应用场合,电池工作范围宽,环境式中:C为电池的额定容量,_,(7-)为丁时刻通过电温度条件多变,因此,准确估算极化电压存在难度。池的电流。综上所述,直接应用混合动力Kalman算法对纯由于电流积分存在误差,且误差会随时间累计,电动汽车SOC进行估算,势必产生较大误差。因此运行一段时间后,就无法保证SOC的准确性。
8、1.2纯电动汽车SOC估算特点与混合动力汽车相比,纯电动车辆电池组容量2Kalman估算误差分析利用范围广,运行工况恶劣,因此,电池特性参数会2.1Kalman算法
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