FFRLS_EKF算法的基本思想是将FFRLS和EKF结合起来,利用FFRLS来估计系统参数,利用EKF来更新状态估计。算法步骤如下: 编辑 编辑 编辑 编辑 📣 部分代码 ⛳️ 运行结果 编辑 编辑 3. 仿真结果 本文提出了一种基于遗忘因子的最小二乘法结合卡尔曼滤波(FFRLS_EKF)的参数辨识方法。FFRLS_EKF方法结合了FFRLS和EKF的优...
本发明公开了一种基于FFRLS和EKF的锂离子电池SOC估测算法,步骤包括:建立锂离子电池模型,利用放电静置法确定SOCOCV的关系,离线状态下估计电池模型初始参数,在线状态下利用带遗忘因子的最小二乘法FFRLS算法进行电池模型参数辨识,利用扩展卡尔曼滤波算法EKF估算SOC.本发明算法实现简单,实用性强,通过利用FFRLS和EKF解决了传统...
针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题,本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法.该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型,再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC...
基于FFRLS和EKF算法的磷酸铁锂电池SOC估算研究 李心成;邱联奎;常亮;王永胜 【摘要】准确估计荷电状态是磷酸铁锂电池安全工作和电动汽车正常使用的基础,以混合的简化电化学模型为基础,使用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行辨识;对安时积分法进行参数修正,降低了充放电倍率,温度等因素的影响,并对扩展...
使用一阶RC模型,结合电池带遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF),可以实现对参数和SOC(State of Charge,电池的充电状态)的在线联合估计。这个方法可以通过编写Matlab程序来实现。 提取到的知识点和领域范围: 1. 一阶RC模型:一种电池模型,用于描述电池的充放电过程。
一阶RC模型自适应遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法AFFRLS+EKF锂电池参数和SOC联合估计遗忘因子可随时间自适应变化,不再是定值,提高估计精度matlab程序参考文献ID:52100675009205808
针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题,本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法.该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型,再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC...
The estimation results of the AFFRLS-EKF algorithm proposed in this paper are shown in Figure 7. As can be seen from Figure 7a, the estimation result of terminal voltage is very good. Even at the moment of battery state suddenly change, the estimation error of terminal voltage is less than...
本发明涉及一种基于渐消因子EKF与FFRLS的锂电池SOC估算方法,其特征在于,通过渐消因子的引入对过去数据进行渐消,实时调整预测协方差矩阵.降低环境因素导致的参数变化对荷电状态估计造成的误差,提高锂电池荷电状态的精度;考虑到模型内部参数受多种因素影响,采用遗忘因子最小二乘法,实现模型参数的精确估计;建立二阶RC...
FFRLS_EKF算法的基本思想是将FFRLS和EKF结合起来,利用FFRLS来估计系统参数,利用EKF来更新状态估计。算法步骤如下: 编辑 编辑 编辑 编辑 📣 部分代码 ⛳️ 运行结果 编辑 编辑 3. 仿真结果 本文提出了一种基于遗忘因子的最小二乘法结合卡尔曼滤波(FFRLS_EKF)的参数辨识方法。FFRLS_EKF方法结合了FFRLS和EKF的优...