基于FFRLS算法的电池模型 |
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引用本文: | 鲍宸浩,曹晓玉,邓孝元.基于FFRLS算法的电池模型[J].山东交通学院学报,2020,28(1). |
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作者姓名: | 鲍宸浩 曹晓玉 邓孝元 |
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作者单位: | 长安大学汽车学院,陕西西安710064;长安大学汽车学院,陕西西安710064;长安大学汽车学院,陕西西安710064 |
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摘 要: | 建立二阶Thevenin等效电路电池模型。以最小二乘法(recursive least squares,RLS)为基础,对电池模型进行参数辨识,模型迭代过程中电路端电压的估计误差随数据的微小变化而陡然增大。引入遗忘因子,采用遗忘因子最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)进行参数辨识,以削弱迭代中旧数据对参数的影响,增强新数据对参数的影响,结果使收敛速度提高、误差波动减小。经验证,运用该方法进行参数辨识的电池模型具有良好的精度。
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关 键 词: | 二阶Thevenin模型 参数辨识 RLS FFRLS 遗忘因子 |
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