【状态估计】基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究(Matlab代码实现)

简介: 【状态估计】基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥


🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。


⛳️座右铭:行百里者,半于九十。


📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁


目录


💥1 概述


📚2 运行结果


🎉3 参考文献


🌈4 Matlab代码、数据、文献


💥1 概述

文献来源:


57ce1e041943403083e16f238f1c3f78.png


动力电池是电动汽车的技术瓶颈,其状态估计关乎能量管理、循环寿命、使用成本和安全,研究具有理论意义和应用价值。然而,动力电池具有很强的时变非线性,在电动汽车上应用时,又受工况、环境等随机性因素影响,对其状态的实时精准估计具有挑战性。本论文针对电动汽车锂离子动力电池,开展的具体研究工作包括:搭建了动力电池测试平台、系统设计了动力电池测试方案,基于两类锂离子动力电池建立了完善的动力电池试验数据库,并对动力电池电化学阻抗特性进行了详细分析。结果表明,动力电池的交流阻抗特性对其操作温度和可用容量最为敏感,而对具体的充放电历史和荷电状态不敏感。


动力电池 SOC 被用来描述动力电池的剩余容量状况。对电动汽车而言,SOC 就像普通燃油汽车的油表一样重要。同时,SOC 作为电动汽车能量管理重要的决策因素之一,对于优化电动汽车能量管理、提高动力电池容量和能量利用率、防止动力电池过充电和过放电、保障动力电池在使用过程中的安全性和长寿命等起着重要作用。但是,SOC 是动力电池隐含的状态量,难以直接测试和计算。正因为如此,精确可靠的SOC 估计方法成为学术界和工业界一直在探讨的话题。目前国内外使用的动力电池SOC 的估计方法主要有三大类[52-54]:基于动力电池表征参数测量值的估计方法、基于安时积分的估计方法和基于电池模型和观测器的融合方法。


通常可用来推导动力电池 SOC 的特征参数包括当前剩余容量、阻抗谱、开路电压值等。其中当前剩余容量可通过放电试验法得到,因此该方法被认为是确定动力电池 SOC 最为直接的方法。但是,由于电动汽车在运行中难以进行长时间的恒流放电确定剩余容量,因此该方法仅适用于实验室等特定环境[19]。印度科学理工学院 ShaliniRodrigues 等借助阻抗谱的手段测试不同 SOC 值电池的阻抗,用以提取随 SOC 变化的电池参数,然后制定 SOC 和该参数的映射关系,采用查表方式进行 SOC 的标定[55]。开路电压常被工业界用来标定动力电池 SOC[34],大量的 BMS 产品也使用开路电压标定电池初始 SOC。但是开路电压的测量要求动力电池静置足够长的时间,在实际中该方法难以单独使用。


📚2 运行结果


445638be753845e58579237f78a1e912.png

b1f6cb7457e548b8bab39b637d50fb73.png

ca3ddb369da84e248117974ffc72b9c0.png

f0333db3e975494cb93bf792af24a2ab.png

5593732bd4da40178c7666aa60db6ad7.png

b866469a242c40cebab9641f92a98f19.png

e0fd01c94ae74ea1ad33b533fd5113b4.png

c0ccbae89ef045329b14525a8d402f31.png

23dfb9c402ea4de2997baf7064196355.png

5593642c4b0f408ebd80990584f38f0c.png

3cc97ce8a3dc47078755bb6b28400f2c.png

a5628973a2b949ac8610bac8e28f0d4d.png

238b3932ab8d406a8946ddca57242ae7.png

b7d8e5862f32451d876c34c9bbfb2a80.png

2f4522d0c4a94e82b0cbbade7055f46f.png


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]熊瑞. 基于数据模型融合的电动车辆动力电池组状态估计研究[D].北京理工大学,2014.


🌈4 Matlab代码、数据、文献


相关文章
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
199 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
128 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
3月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
90 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
5月前
|
算法 安全 数据库
基于结点电压法的配电网状态估计算法matlab仿真
**摘要** 该程序实现了基于结点电压法的配电网状态估计算法,旨在提升数据的准确性和可靠性。在MATLAB2022a中运行,显示了状态估计过程中的电压和相位估计值,以及误差随迭代变化的图表。算法通过迭代计算雅可比矩阵,结合基尔霍夫定律解决线性方程组,估算网络节点电压。状态估计过程中应用了高斯-牛顿或莱文贝格-马夸尔特法,处理量测数据并考虑约束条件,以提高估计精度。程序结果以图形形式展示电压幅值和角度估计的比较,以及估计误差的演变,体现了算法在处理配电网状态估计问题的有效性。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
**摘要:** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法,新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中,尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力,解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计,深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应,适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程,包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
102 8
车辆行驶控制运动学模型的matlab建模与仿真,仿真输出车辆动态行驶过程
该课题在MATLAB2022a中建立了车辆行驶控制运动学模型并进行仿真,展示车辆动态行驶过程。系统仿真结果包含四张图像,显示了车辆在不同时间点的位置和轨迹。核心程序定义了车辆参数和初始条件,使用ode45求解器模拟车辆运动。车辆运动学模型基于几何学,研究车辆空间位姿、速度随时间变化,假设车辆在平面运动且轮胎无滑动。运动学方程描述位置、速度和加速度关系,模型预测控制用于优化轨迹跟踪,考虑道路曲率影响,提升弯道跟踪性能。
|
5月前
|
算法
m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
**MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优,解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作,逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值,并显示了均方根误差(RMSE),体现了算法的准确性。**
59 0
|
5月前
|
资源调度 SoC
基于UKF无迹卡尔曼滤波的电池Soc估计matlab仿真
**摘要:** 使用MATLAB2022a,基于UKF的电池SOC估计仿真比较真实值,展示非线性滤波在电动车电池管理中的效用。电池电气模型描述电压、电流与SoC的非线性关系,UKF利用无迹变换处理非线性,通过预测和更新步骤实时估计SoC,优化状态估计。尽管UKF有效,但依赖准确模型参数。
|
6月前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
6月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度