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2018-11-29 发布于浙江
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基于鲁棒H_∞滤波的蓄电池荷电状态估计.pdf

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基于鲁棒H_∞滤波的蓄电池荷电状态估计

第26卷第10期计算机仿真 2009年10月文章编号：1006—9348(2009)10—0298—04 基于鲁棒H∞滤波的蓄电池荷电状态估计陈凤祥，纪光霁，张传升，周苏 (同济大学汽车学院，上海201804) 摘要：针对蓄电池系统的荷电状态(SOC)受蓄电池材料及加工制作、工作温度、充放电大小及频率等因素的影响，是一个典型的非线性时变系统，相应的状态估计模型在测鼍过程中存在噪声干扰引起模型参数不确定性的特征。以安时法为基础，建立SOC的状态方程并应用鲁棒H。滤波算法预测SOC估计值。仿真研究表明，提出的鲁棒H。滤波算法在有色噪声干扰下比卡尔曼滤波(Kalmanfilter)有更好的估计精度；在自噪声情况下，鲁棒H。滤波算法可通过调节其参数达到和卡尔曼滤波器相同的估计精度。关键词：蓄电池；荷电状态；卡尔曼滤波文献标识码：A 中图分类号：U463．633；u469．722 EstimationofStateof for ChargeStorageBattery BasedonRobust H。Filter CHEN Su Guang—ji，ZHANGChuan—sheng，ZHOU Feng—xiang，JI ofAutomotive (College Studies，TongjiUniversity，Shanghm201804，China) ABSTRACT：Stateof materialsand charge(SOC)ofbatteries，determinedby manufacture，operatingtemperature， currentand a nonlinear the model frequencies，istypical time—varyingsystem，andcorresponding charge／discharge for estimationischaracterized becauseofnoiseinvolvedin state uncertainty byparameter measuringprocess．Based are robust is toestimateSOC．Sire- ON hour ofSOC Amperemethod，stateequations set叩andH。algorithmapplied nlationshowsthatthe robust inthecaseofcolornoisehasbetter ofestimationac- proposedH。algorithm performance Kalman thanKalman inthecase