A Generalized Approach for Adaptive Energy Management of Electric and Hybrid Electric Vehicles

机译：电动和混合动力汽车的自适应能量管理的通用方法

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An adaptive algorithm based on weighted recursive least squares is derived and implemented. The generality of the approach is underscored by the application of the algorithm to hybrid-electric-vehicle lead acid and electric-vehicle nickel metal hydride (NiMH) battery systems. The algorithm is fully recursive in that the only variables required for on-line regression are those of the previous time step and the current time step. The output from the adaptive algorithm is the battery state of charge (remaining energy), state of health (relative to the battery's nominal rating), and power capability. Such algorithms are likely to play a critical role in optimal operation of HEV's and onboard-diagnostics. The behavior of the algorithm in terms of convergence, accuracy, and robustness is examined.

机译：推导并实现了基于加权递归最小二乘的自适应算法。该算法在混合动力汽车铅酸电池和电动汽车镍氢电池（NiMH）电池系统中的应用突显了该方法的通用性。该算法是完全递归的，因为在线回归所需的唯一变量是先前时间步长和当前时间步长的变量。自适应算法的输出是电池的充电状态（剩余能量），健康状态（相对于电池的标称额定值）和功率容量。这样的算法可能在HEV的最佳运行和车载诊断中起关键作用。检查了算法在收敛性，准确性和鲁棒性方面的行为。

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来源
《International Advanced Automotive Battery Conference(AABC); 20040601-04; San Francisco,CA(US)》|2004年|P.7.1-7.12|共12页
会议地点 San FranciscoCA(US)
作者
Mark Verbrugge; Damon Frisch; Brian Koch;
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作者单位

General Motors Corporation;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类化学电源、电池、燃料电池;汽车工程;
关键词

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