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基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计

王沙沙 娄高峰 唐霞 史丽萍 张恩锋

王沙沙, 娄高峰, 唐霞, 等. 基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计[J]. 工矿自动化, 2013, 39(2): 43-47.
引用本文: 王沙沙, 娄高峰, 唐霞, 等. 基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计[J]. 工矿自动化, 2013, 39(2): 43-47.
WANG Sha-sha, LOU Gao-feng, TANG Xia, et al. State of charge estimation of battery in mine-used movable lifesaving cabin based on extended Kalman filtering method[J]. Industry and Mine Automation, 2013, 39(2): 43-47.
Citation: WANG Sha-sha, LOU Gao-feng, TANG Xia, et al. State of charge estimation of battery in mine-used movable lifesaving cabin based on extended Kalman filtering method[J]. Industry and Mine Automation, 2013, 39(2): 43-47.

基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计

基金项目: 

教育部科学技术研究重大项目(311021)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

State of charge estimation of battery in mine-used movable lifesaving cabin based on extended Kalman filtering method

  • 摘要: 针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SOC估计的环境温度和放电电流因素作为蓄电池系统的噪声,采用扩展卡尔曼滤波法的优化估计递推算法对蓄电池SOC进行实时滤波与估计,从而提高了蓄电池SOC的估计精度。实验结果表明,该方法的蓄电池SOC估计结果与实测值基本一致,可用于矿用可移动救生舱蓄电池管理系统中。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2013-02-10

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