基于AUKF的防爆机器人锂电池荷电状态估计

来源 :自动化应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhangqi789

【摘要】

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针对防爆机器人锂电池在复杂使用工况下导致锂电池的荷电状态(SOC)估计不准的问题,采用自适应的无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法提高防爆机器人的锂电池SOC估计精度.选取二阶Thevenin等效电路模型(ECM)作为锂电池的模型,利用脉冲电流实验法获取电池端电压放电曲线,并运用非线性最小二乘估计算法离线计算ECM的参数值,最后根据模型的状态方程以及AUKF算法实现电池SOC的实时估计.实验结果表明,自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法可以有效提高防爆机器人锂电池SOC估计的精度.

【作者】

：

陈浩龙

【机构】

：

福建省特种设备检验研究院,福建福州 350001

【出处】

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自动化应用

【发表日期】

：

2021年11期

【关键词】

：

防爆机器人荷电状态自适应的无迹卡尔曼滤波最小二乘法

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