纯电动汽车动力锂电池Nernst模型参数辨识

【摘要】：建立了电动汽车动力锂电池的Nernst经验模型,并利用遗忘因子递推最小二乘法对模型参数进行辨识。以北京市运营的纯电动环卫车的锂电池数据对所建立的模型和参数辨识算法进行验证,结果表明,所给出的方案是有效的,具有算法运算量少、模型结构简单和辨识精度较高等优点,适于电动汽车运行时对电池模型参数的在线辨识。 【作者单位】： 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室;
【关键词】： 电动汽车 电池模型 参数辨识 最小二乘法
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(2013JBM) 北京市科技计划项目(Z111109073511001)资助
【分类号】：U469.72
【正文快照】： 前言电池作为一种储能设备,其可靠性、稳定性和安全性已经逐渐成为电动汽车潜在消费者最关注的问题。电池中的电解液本身具有挥发性和易燃性,且易与所处外界环境发生热交换。为此,除了提高电池技术,还有必要建立一套完整的电池管理系统(BMS),用以实时监测电池组的性能参数,如

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