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锂电池异常状态监测的FEKF方法研究
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Research on FEKF Method for Abnormal State Monitoring of Lithium-ion Battery
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    为了保障锂离子电池的使用安全,提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波 (Fading Extended Kalman Filter,FEKF)的电池状态在线监测方法. 建立锂电池一阶等效电路模型,利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识,建立状态方程;引入最优渐消因子,构造FEKF,得到端电压残差;使用端电压残差序列构造χ2分布的诊断函数,计算误检率与状态参数异常阈值. 实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警,证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.

    Abstract:

    In order to ensure the using safety of lithium-ion batteries,an online battery condition monitoring method based on the Fading Extended Kalman Filter(FEKF) was proposed. A first-order equivalent circuit model of the lithium battery was established,the state parameters of the lithium battery were identified online using the recursive least squares method,and the state equation was established; the optimal dissipative factor was then introduced to construct the FEKF to obtain the terminal voltage residual,The terminal voltage residual sequence was used to construct the diagnostic function of χ2 distribution,and the error detection rate and the abnormal threshold of state parameters were then calculated by using the function. The experimental results showed that the residuals error generated by FEKF can alert abnormal conditions earlier,which proved that FEKF method method can significantly improve the accuracy of the χ2 test in terms of judging the abnormal internal abnormal state of lithium batteries.

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朱浩,张潇?覮.锂电池异常状态监测的FEKF方法研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2020,47(12):124~130

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  • 在线发布日期: 2021-01-14
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