锂电池异常状态监测的FEKF方法研究

朱浩; 张潇

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为了保障锂离子电池的使用安全,提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波(Fading Extended Kalman Filter,FEKF)的电池状态在线监测方法.建立锂电池一阶等效电路模型,利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识,建立状态方程;引入最优渐消因子,构造FEKF,得到端电压残差;使用端电压残差序列构造χ^2分布的诊断函数,计算误检率与状态参数异常阈值.实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警,证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.

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来源
《湖南大学学报：自然科学版》 |2020年第12期|124-130|共7页
作者
朱浩; 张潇;
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作者单位

湖南大学机械与运载工程学院;

湖南长沙410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电动汽车;
关键词
电池安全; 异常状态监测; 卡尔曼滤波; 端电压残差;

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