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...
SOC估算针对当前亟需解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计在动态与稳态工况下无法同时保持高精度的问题,利用气液动力学电池模型(GLD)与递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法提出联合SOC估算算法,采用含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行在线辨识,以消除原始算法存在的估算误差波动问题.利用恒流和动态应力...
1. 一阶RC模型:一种电池模型,用于描述电池的充放电过程。 2. 电池带遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS):一种用于参数估计的算法,可以通过递推的方式实现在线估计。 3. 扩展卡尔曼滤波算法(EKF):一种用于状态估计的滤波算法,可以结合测量和模型预测来估计系统的状态。 4. SOC(State of Charge):电池的充电状态,用...
如图1所示,一种基于ffrls和ekf的锂离子电池soc估测算法,包括以下步骤:[0019]步骤1、建立戴维南锂离子电池模型;[0020]步骤2、利用间歇放电静置法确定soc-ocv的关系;[0021]步骤3、离线状态下估计电池模型初始参数;[0022]步骤4、在线状态下带遗传因子的最小二乘法ffrls进行电池模型参数的辨识;[0023]步骤5、利用扩展...
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...
FFRLS算法实现:使用FFRLS算法对数据进行处理,估算电池参数。 EKF算法实现:使用EKF算法实时更新状态估计和误差协方差矩阵,实现对SOC的准确预测。 参数优化与结果展示:根据实际情况对估算结果进行优化处理,并展示结果。 六、结论 本文基于一阶RC模型,详细介绍了基于遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法(FFRLS+ EKF...
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
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...
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...
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...