一阶电池模型的联合估计使用遗忘因子最小二.zip
大小:672.25KB
价格:37积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:mhIWHpFRgv
更新日期:2025-09-22

一阶RC电池模型优化:FFRLS+EKF联合估计SOC的实践与验证,一阶RC电池模型ffrls+EKF的SOC联合估计使用遗忘因子最小二乘法 FFRLS 对电池模型进行在线参数辨识,并利用辨识的参数

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
102.39KB
2.jpg
52.83KB
3.jpg
52.95KB
4.jpg
234.49KB
5.jpg
351.71KB
一阶电池模型与的联合估计一引言电池管理系.txt
1.91KB
一阶电池模型与的联合估计一引言随着电动汽车的快.txt
2.37KB
一阶电池模型与的联合估计方法一.txt
2.22KB
一阶电池模型与的联合估计方法研究引.txt
2.11KB
一阶电池模型的联合估计.html
12.1KB
一阶电池模型的联合估计一引言随着电动汽车.html
12.08KB
一阶电池模型的联合估计一引言随着电动汽车的快.doc
2.14KB
一阶电池模型的联合估计使用遗忘因.html
12.19KB
一阶电池模型的联合估计研究一引言在电动汽车储能系统.doc
2.09KB

资源内容介绍

一阶RC电池模型优化:FFRLS+EKF联合估计SOC的实践与验证,一阶RC电池模型ffrls+EKF的SOC联合估计使用遗忘因子最小二乘法 FFRLS 对电池模型进行在线参数辨识,并利用辨识的参数联合EKF进行联合估计,并基于动态工况进行验证,soc完全跟随 内容包含做电池Simulink模型、电芯数据、推导公式、参考lunwen、模型调试说明 程序已经调试好,可直接运行,也可以替成自己的数据,一阶RC电池模型; FFRLS+EKF的SOC联合估计; 遗忘因子最小二乘法; 参数辨识; 动态工况验证; 电池Simulink模型; 电芯数据; 推导公式; 参考论文; 模型调试说明。,"基于FFRLS+EKF的RC电池SOC联合估计模型"
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341524/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341524/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一阶<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RC<span class="_ _1"> </span></span>电池模型<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">FFRLS+EKF<span class="_ _1"> </span></span>的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>联合估计</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff3">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着电动汽车的快速发展<span class="ff4">,</span>电池管理系统<span class="ff4">(<span class="ff2">BMS</span>)</span>对于确保电池的安全性和性能至关重要<span class="ff3">。</span>在众多</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">BMS<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">功能中<span class="ff4">,</span></span>SOC<span class="ff4">(<span class="ff1">荷电状态</span>)<span class="ff1">估计技术因其重要性备受关注<span class="ff3">。</span></span></span>SOC<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">表示电池的剩余电量<span class="ff4">,</span>是电动汽</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">车中能量管理和控制策略的关键依据<span class="ff3">。</span>一阶<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RC<span class="_ _1"> </span></span>电池模型是描述电池行为的有效模型<span class="ff4">,</span>本文将介绍使</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">FFRLS<span class="ff4">(</span></span>遗忘因子最小二乘法<span class="ff4">)</span>进行在线参数辨识<span class="ff4">,</span>并结合<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">EKF<span class="ff4">(</span></span>扩展卡尔曼滤波器<span class="ff4">)</span>进行<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">联合估计<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff3">、</span>建立<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>模型</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff4">,</span>我们需要建立一阶<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RC<span class="_ _1"> </span></span>电池模型在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>中的仿真模型<span class="ff3">。</span>该模型包括电池的电化学行为<span class="ff3">、</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电压电流关系以及内阻等参数<span class="ff3">。</span>通过仿真模型<span class="ff4">,</span>我们可以模拟电池在实际工作条件下的行为<span class="ff4">,</span>为后续</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的参数辨识和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>估计提供基础<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff3">、</span>电芯数据</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了进行准确的参数辨识和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>估计<span class="ff4">,</span>我们需要获取电芯的实际数据<span class="ff3">。</span>这些数据包括电池的电压<span class="ff3">、</span>电</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">流<span class="ff3">、</span>温度等实时数据<span class="ff3">。</span>通过采集这些数据<span class="ff4">,</span>我们可以更好地理解电池的行为<span class="ff4">,</span>并对其进行建模和估计</div><div class="t m0 x1 h3 yf ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff3">、</span>推导公式</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一阶<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RC<span class="_ _1"> </span></span>电池模型可以通过电路理论推导得出<span class="ff3">。</span>该模型将电池视为一个由电阻和电容组成的电路<span class="ff4">,</span>通</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">过电压和电流的关系来描述电池的行为<span class="ff3">。<span class="ff2">FFRLS<span class="_ _1"> </span></span></span>算法和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">EKF<span class="_ _1"> </span></span>算法则是用于在线参数辨识和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>估计</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的算法<span class="ff3">。</span>通过推导公式<span class="ff4">,</span>我们可以将一阶<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RC<span class="_ _1"> </span></span>电池模型与<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">FFRLS<span class="_ _1"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">EKF<span class="_ _1"> </span></span>相结合<span class="ff4">,</span>实现<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>的联合估</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff3">、</span>参考论文</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了更好地理解和应用一阶<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">RC<span class="_ _1"> </span></span>电池模型<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">FFRLS+EKF<span class="_ _1"> </span></span>的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>联合估计方法<span class="ff4">,</span>我们可以参考相关的学</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">术论文和研究报告<span class="ff3">。</span>这些文献将为我们提供更深入的理论基础和实际应用案例<span class="ff4">,</span>帮助我们更好地理解</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">和应用该方法<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六<span class="ff3">、</span>模型调试说明</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>中进行模型调试是必要的步骤<span class="ff3">。</span>我们可以通过调整模型的参数和算法来优化<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>的估</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计效果<span class="ff3">。</span>在调试过程中<span class="ff4">,</span>我们需要关注模型的精度<span class="ff3">、</span>响应速度以及稳定性等方面<span class="ff3">。</span>通过不断调整和优</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化<span class="ff4">,</span>我们可以得到一个能够准确估计<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">SOC<span class="_ _1"> </span></span>的模型<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

基于tCAOA-RBF算法的RBF神经网络数据分类预测优化研究-Matlab程序实现与应用示例,tCAOA-RBF改进算术优化算法优化RBF神经网络的数据分类预测 Matlab语言程序已调试好,无

基于tCAOA-RBF算法的RBF神经网络数据分类预测优化研究——Matlab程序实现与应用示例,tCAOA-RBF改进算术优化算法优化RBF神经网络的数据分类预测 Matlab语言程序已调试好,无需更改代码直接替Excel运行你先用,你就是创新多变量单输出,分类预测也可以加好友成回归或时间序列单列预测,分类效果如图1所示~利用改进的算术优化算法优化RBF神经网络的一个参数,即扩散速度。算术优化算法改进点如下:针对算术优化算法(arithmetic optimization algorithm, AOA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,引入自适应t分布变异策略提高种群的多样性和质量可以有效提升算法的收敛速度,同时通过引入余弦控制因子的动态边界策略优化AOA的寻优过程,从而协调AOA的全局勘探和局部开发能力。注:1.附赠测试数据,数据格式如图2所示~2.注释清晰,适合新手小白运行main文件一键出图~3.仅包含Matlab代码,价格不包含,后可保证原始程序运行,但不支持 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法,因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果~,tC

1MB33积分

基于Matlab仿真的分布式电源主动配电网故障定位算法研究:包含多重及信号畸变故障处理策略,含分布式电源的主动配电网故障定位算法实现,Matlab仿真包括分布式电源、主动配电网和故障定位,有单重故障

基于Matlab仿真的分布式电源主动配电网故障定位算法研究:包含多重及信号畸变故障处理策略,含分布式电源的主动配电网故障定位算法实现,Matlab仿真包括分布式电源、主动配电网和故障定位,有单重故障,多重故障和信号畸变故障等,核心关键词:分布式电源;主动配电网;故障定位算法;单重故障;多重故障;信号畸变故障;Matlab仿真;实现,分布式电源主动配电网故障定位算法的Matlab仿真实现

197.99KB27积分

全局速度规划下的节能控制策略:基于DP动态规划的位移离散时间成本优化算法在Matlab Simulink中的实践与应用,全局速度规划节能控制(DP动态规划,节能控制,以位移离散考虑时间成本)声明:本

全局速度规划下的节能控制策略:基于DP动态规划的位移离散时间成本优化算法在Matlab Simulink中的实践与应用,全局速度规划节能控制(DP动态规划,节能控制,以位移离散考虑时间成本)声明:本人从事多年Matlab Simulink等建模工作,对无人驾驶车辆的多种控制算法略有涉略,从PID到滑膜,从LQR到MPC等控制方法、从单车控制到队列控制都有实践经验。定做具体需求可以详细咨询,但定做价格较贵;店铺内打包好的模型都有较大优惠,所以推荐与您需求相近时尽量考虑已有打包好的模型。软件使用:Matlab Simulink2021a适用场景:采用模块化建模方法,搭建车辆道路运动模型,以轿车、卡车和客车等运营车辆节能行驶为目的,算法能够考虑道路坡度、空气阻力和滚动阻力等信息,动态规划计算出控制车辆行驶的节能行驶速度。包含模块:主代码、能耗计算模块、坡度计算模块。(注意:动态规划是以位移进行离散,通过重新构造代价函数从而考虑车辆运行的时间成本,其始终以预计的离散时间保证车辆在按时完成运输任务的同时,以最小能耗行驶到达终点)包含:Matlab Simulink源码文件,详细建模

494.51KB44积分

基于元胞自动机交通模型的三车道Matlab代码:模拟车辆多车道行驶与可视化分析系统,matlab代码:基于元胞自动机的交通模型(三车道),用于模拟车辆在多车道道路上的行驶情况 下面是代码的主要部分:

基于元胞自动机交通模型的三车道Matlab代码:模拟车辆多车道行驶与可视化分析系统,matlab代码:基于元胞自动机的交通模型(三车道),用于模拟车辆在多车道道路上的行驶情况。下面是代码的主要部分:**参数设置:**包括车道数量、总长度、车辆进出率、车辆类型比例、事故点位置和影响范围等。**主程序循环:**在每个时间步内,生成新车辆并更新现有车辆的位置和状态,计算车流密度、车速等参数,并可视化车辆在道路上的位置。**数据处理与分析:**在仿真结束后,对模拟结果进行处理和分析,包括绘制时空图、计算平均密度、车流量等。代码模拟了车辆在多车道道路上的运行情况,并可以对模拟结果进行可视化和分析。,核心关键词:元胞自动机;交通模型;三车道;车辆行驶;参数设置;主程序循环;车流密度;车速;可视化;数据处理与分析。,基于元胞自动机的三车道交通模型:模拟与可视化

102.96KB33积分