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基于DSP的電動(dòng)汽車(chē)鋰電池荷電狀態(tài)估算的研究與實(shí)現
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廣西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,廣西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,廣西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,廣西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,廣州邦訊信息系統有限公司

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TM912

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Research and Realization of EstimatingSSOC ofSthe Electric VehicleS Lithium BatterySbased on DSP
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    摘要:

    鋰電池荷電狀態(tài)(SOC)的準確估算是電動(dòng)汽車(chē)能源管理的關(guān)鍵技術(shù)。為了提高鋰電池SOC的估算精度,將無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)應用于鋰電池SOC估算,以減小拓展卡爾曼濾波(EKF)簡(jiǎn)單線(xiàn)性化帶來(lái)的誤差。搭建電池檢測系統的硬件平臺,以TMS320F28335型數字信號處理器(DSP)為主控芯片(MCU),實(shí)現電壓、電流、溫度的檢測及UKF算法,并設計了相關(guān)的電池測試實(shí)驗。實(shí)驗結果表明,UKF可以實(shí)時(shí)估算鋰電池SOC,估算誤差在4%以?xún)龋哂趥鹘y的拓展卡爾曼濾波(EKF)。

    Abstract:

    The lithium battery state of charge (SOC) accurate estimation is an important technology of electric vehicle energy management. In order to improve the accuracy of estimating SOC lithium battery,unscentedSKalmanSfilter (UKF) is used to SOC estimation. And this method can also reduce the extended Kalman filter (EKF) to bring a simple linearization error.When make a battery testing system hardware platform, TMS320F28335 type digital signal processor (DSP) is treat as the main control chip (MCU) . It can realize UKF algorithm and the detection of temperature, voltage, current, and the design of the battery test related experiments. The experimental results show that UKF can real-time estimate lithium battery SOC,and the estimation error is less than 4%, which is higher than the traditional extended Kalman filter (EKF) .

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉勝永,李源,趙振森,于躍,黃俊華.基于DSP的電動(dòng)汽車(chē)鋰電池荷電狀態(tài)估算的研究與實(shí)現計算機測量與控制[J].,2015,23(10):83.

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  • 收稿日期:2015-04-13
  • 最后修改日期:2015-05-14
  • 錄用日期:2015-05-15
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-10-28
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