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传统的电池模型参数和荷电状态SOC联合估计算法通常采用双层架构:一个递推估计器辨识所有模型参数,另一个递推估计器推测SOC。由于待辨识参数较多,该算法往往存在调参麻烦、鲁棒性不高等问题。为解决该问题,本文中提出一种基于3层架构的阻抗参数和SOC在线联合估计算法,将欧姆内阻和极化参数分开辨识,以降低问题的复杂度。另外,通过分析1阶RC模型建模误差的动态特征,引入一个基于1阶惯性环节的集总误差模型,提高了1阶RC模型的精度。两组实车运行工况数据的验证结果表明:所提出算法的鲁棒性比传统算法明显提高,精度也有所提升;25和-20℃工况下的SOC估计误差能分别快速收敛到2%和3%以内。同时,敏感性分析结果表明,该算法对初始误差也具有较好的鲁棒性。 相似文献
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为提升实际应用中锂离子动力电池寿命预测精度,本文中提出一种融合经验老化模型和电池机理模型的电池寿命预测方法。该方法以基于经验老化模型SOH预测值作为卡尔曼算法的先验估计,以基于机理模型估计电池未来容量衰减量进而预测得到的SOH作为卡尔曼算法的后验修正,从而实现对锂离子电池寿命的准确预测。基于电芯试验数据的动力电池寿命预测算法验证结果表明,锂离子动力电池剩余寿命预测误差≤5.83%、基于实车数据的锂离子动力电池的剩余寿命预测误差≤8.12%,取得了良好的预测效果,丰富了锂离子动力电池寿命预测的方法。 相似文献
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针对电动汽车的动力电池老化试验需要消耗大量时间与资源等问题,从电化学机理出发建立动力电池老化模型,该模型能反映电池寿命与荷电状态、环境温度以及放电深度等电池寿命主要影响因素间的关系,通过动力电池的静置老化试验验证了该模型的准确性。在计算机环境下完成该模型的搭建,并开展了不同电池存储方案下电池老化情况的仿真,在较短的仿真时间内模拟电池老化过程,降低了电池老化情况的验证成本。 相似文献
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本文中针对视觉地图匹配问题,将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题,并提出基于2阶隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的视觉地图匹配方法。在该模型中,状态变量被定义为高精度视觉地图节点,查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中,引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模,与传统的1阶HMM相比,可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系,并从匹配的汉明距离建立发射概率模型,可有效提高地图匹配的效率。最后,通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能,分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明:2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息,提高匹配的稳定性和精确度,算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。 相似文献
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针对双电池系统(高能量型+高功率型锂电池),在Matlab/Simulink Statefl ow环境中模拟验证了设计的基于规则的能量管理策略。通过Real-Time Workshop生成AVL Cruise软件可调用的DLL文件后,实现了涉及双电池系统充/放电过程的AVL Cruise/Matlab整车行驶工况联合仿真。根据高能量型锂电池的循环寿命测试试验,考虑了充放电量、电池温度和放电倍率的影响,提出了循环寿命经验模型。在完成模型参数化之后,进行了对比分析,结果表明双电池系统具有循环寿命优势。 相似文献
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电动汽车电池功率输入等效电路模型的比较研究 总被引:7,自引:0,他引:7
为了选取合适的等效电路电池模型应用于电动汽车系统仿真,提出GNL模型,并与R int、Theven in、PNGV、RC模型进行性能比较。以320单体串联的80A.h镍氢电池组为研究对象,基于同一组复合脉冲试验数据,辨识各模型的参数,进而建立各模型基于Matlab/Simulink的功率输入仿真模型。使用20 kW恒功率放电和FUDS工况试验数据验证,并比较各模型性能。仿真与试验的比较表明,功率输入等效电路电池模型的电压误差为主要误差,电流误差为次要误差,5种模型中PNGV和GNL模型更适用于电动汽车仿真,而GNL模型具有更好的精度。 相似文献
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为揭示网络的介入对系统控制性能的影响,首先基于MATLAB/Simulink和滑模控制理论,建立了2自由度线性车辆模型和8自由度非线性车辆模型,设计了主动转向控制器.接着,提出了基于CAN网络通信的分布式主动转向控制网络架构,应用仿真工具箱TrueTime建立了网络控制系统模型,在不同网络服务品质下对网络控制性能进行了仿真分析.结果表明,不同网络环境对系统控制性能具有不同程度的影响,通信负载一定时,通信时延和数据丢包是网络产生不良影响的主要因素,在系统设计时应予以考虑. 相似文献