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公开(公告)号:CN110398691A
公开(公告)日:2019-11-01
申请号:CN201910559652.1
申请日:2019-06-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的锂离子动力电池SoC估计方法,主要步骤为:1)建立锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器。2)耦合锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器,建立双无迹卡尔曼滤波器。3)将待检测锂离子动力电池的运行参数输入到双无迹卡尔曼滤波器中,进行锂离子动力电池等效电路模型的参数校正和荷电状态SoC估计。本发明保证了cholesky分解的有效性,克服了由于初值误差、噪声扰动、计算模块浮点误差等原因造成的协方差矩阵非正定从而导致迭代停止的问题,增强了滤波过程的数值稳定性和算法的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN110398691B
公开(公告)日:2020-07-21
申请号:CN201910559652.1
申请日:2019-06-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开了基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的锂离子动力电池SoC估计方法,主要步骤为:1)建立锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器。2)耦合锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器,建立双无迹卡尔曼滤波器。3)将待检测锂离子动力电池的运行参数输入到双无迹卡尔曼滤波器中,进行锂离子动力电池等效电路模型的参数校正和荷电状态SoC估计。本发明保证了cholesky分解的有效性,克服了由于初值误差、噪声扰动、计算模块浮点误差等原因造成的协方差矩阵非正定从而导致迭代停止的问题,增强了滤波过程的数值稳定性和算法的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN108768192A
公开(公告)日:2018-11-06
申请号:CN201810666199.X
申请日:2018-06-26
Applicant: 重庆大学
IPC: H02M7/48
CPC classification number: H02M7/48 , H02M2001/0009
Abstract: 本发明公开了一种新型单相电流源型逆变器拓扑结构与调制方法。拓扑结构主要包括逆变器、电流传感器、电压传感器、低通滤波器和数字信号处理器。调制方法为:1)搭建新型单相电流源型逆变器拓扑结构。2)在每个载波周期内,对电感Ldc的电流进行实时采样,将采样值idc和指令值进行比较。3)确定每个开关管信号的驱动逻辑。4)对指令值进行优化,从而保证电感Ldc的实时电流采样值idc最优,即对电感Ldc的实时电流采样值idc进行优化控制。本发明在不增加开关次数与开关损耗的前提下,实现了直流侧电感电流的优化控制。
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