针对目前电池荷电状态(stage of charge,SOC)估计算法存在稳定性差、误差大等缺点,提出一种基于实车云端放电数据的自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)与长短时记忆(long short term memory,LSTM)融合的算法,...针对目前电池荷电状态(stage of charge,SOC)估计算法存在稳定性差、误差大等缺点,提出一种基于实车云端放电数据的自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)与长短时记忆(long short term memory,LSTM)融合的算法,预测小动力电动车的电池SOC。首先采用自适应遗忘因子最小二乘法(adaptive forgetting factor recursive least squares,AFFRLS)辨识电池的二阶RC等效电路模型参数。其次,将云端实时采集到的放电数据作为研究目标,通过AEKF-LSTM融合算法对小动力电动车的电池SOC进行预测实验,实验过程中AEKF-LSTM融合算法将当前时刻的端电压、电流、温度以及上一时刻电池的SOC作为输入,以更新的SOC作为输出训练估计模型。最后,将AEKF-LSTM融合算法和单一AEKF算法预测电池SOC的结果与实际SOC值进行比较,实验结果表明,AEKF-LSTM融合算法的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.0058 V,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.0041 V,比AEKF算法的RMSE减小0.0087 V,MAE减小0.1164 V,且AEKF-LSTM融合算法的RMSE和MAE均在0.6%以内,证明了该融合算法有较高的估计精度和较强的鲁棒性。展开更多
针对6轮足机器人动力电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计精度低、电池模型准确度不高等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)与自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive exte...针对6轮足机器人动力电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计精度低、电池模型准确度不高等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)与自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filtering,AEKF)相结合的估计算法。首先通过FFRLS算法辨识建立动力电池等效模型参数;然后利用AEKF对SOC在线估计,并为参数辨识提供准确的开路电压;最后以机器人锂电池包为对象,在动态应力测试工况(dynamic stress test,DST)下实验验证了该算法可以准确地估算动力电池SOC,SOC估计相对误差在2.5%以内。展开更多
文摘针对目前电池荷电状态(stage of charge,SOC)估计算法存在稳定性差、误差大等缺点,提出一种基于实车云端放电数据的自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,AEKF)与长短时记忆(long short term memory,LSTM)融合的算法,预测小动力电动车的电池SOC。首先采用自适应遗忘因子最小二乘法(adaptive forgetting factor recursive least squares,AFFRLS)辨识电池的二阶RC等效电路模型参数。其次,将云端实时采集到的放电数据作为研究目标,通过AEKF-LSTM融合算法对小动力电动车的电池SOC进行预测实验,实验过程中AEKF-LSTM融合算法将当前时刻的端电压、电流、温度以及上一时刻电池的SOC作为输入,以更新的SOC作为输出训练估计模型。最后,将AEKF-LSTM融合算法和单一AEKF算法预测电池SOC的结果与实际SOC值进行比较,实验结果表明,AEKF-LSTM融合算法的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.0058 V,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.0041 V,比AEKF算法的RMSE减小0.0087 V,MAE减小0.1164 V,且AEKF-LSTM融合算法的RMSE和MAE均在0.6%以内,证明了该融合算法有较高的估计精度和较强的鲁棒性。
文摘针对6轮足机器人动力电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计精度低、电池模型准确度不高等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)与自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filtering,AEKF)相结合的估计算法。首先通过FFRLS算法辨识建立动力电池等效模型参数;然后利用AEKF对SOC在线估计,并为参数辨识提供准确的开路电压;最后以机器人锂电池包为对象,在动态应力测试工况(dynamic stress test,DST)下实验验证了该算法可以准确地估算动力电池SOC,SOC估计相对误差在2.5%以内。
