【摘 要】
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利用扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池进行SOC估算时,系统噪声和观测噪声的噪声协方差矩阵多为随机给出,无法对噪声问题进行针对性的优化.基于上述问题,提出了一种基于IPSO-EKF的融合算法,在动态工况下优化噪声协方差矩阵,提高SOC估算精度.试验和仿真结果表明:相对于EKF算法,所提出的IPSO-EKF算法在准确性和适应范围上有更好的表现;收敛速度较快,在5次左右的迭代过程中迅速收敛到全局最优位置,并且在随后的迭代过程中,最佳适应度值趋向于稳定;通过RMSE和MAPE值评价算法的可靠性,在DST、UDDS
【机 构】
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江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江 212013;纽约州立大学电子与计算机工程学院,纽约 13903;江苏大学农业工程学院,江苏镇江 212013
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利用扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池进行SOC估算时,系统噪声和观测噪声的噪声协方差矩阵多为随机给出,无法对噪声问题进行针对性的优化.基于上述问题,提出了一种基于IPSO-EKF的融合算法,在动态工况下优化噪声协方差矩阵,提高SOC估算精度.试验和仿真结果表明:相对于EKF算法,所提出的IPSO-EKF算法在准确性和适应范围上有更好的表现;收敛速度较快,在5次左右的迭代过程中迅速收敛到全局最优位置,并且在随后的迭代过程中,最佳适应度值趋向于稳定;通过RMSE和MAPE值评价算法的可靠性,在DST、UDDS及NEDC工况下,RMSE值分别为0.2244、0.1980和0.3684,MAPE值分别为0.6050、0.6680和0.7067.此外,还提供了通过噪声寻优提高SOC估算精度的思路.
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