首页下载资源网络技术一阶RC电池模型参数在线辨识与实时验证-基于自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)在BMS电池管理系统中的应用,一阶RC电池模型戴维南参数在线辨识与实时验证研究-基于自适应遗忘因子最小二乘法(A

ZIP一阶RC电池模型参数在线辨识与实时验证-基于自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)在BMS电池管理系统中的应用,一阶RC电池模型戴维南参数在线辨识与实时验证研究-基于自适应遗忘因子最小二乘法(A

SNgzFHzMRhKR367.42KB需要积分:1

资源文件列表:

一阶电池模型戴维南参数在线辨.zip 大约有14个文件
  1. 1.jpg 64.54KB
  2. 2.jpg 88.52KB
  3. 3.jpg 160.65KB
  4. 4.jpg 117.78KB
  5. 一阶电池模型与在线参数辨识.html 18.09KB
  6. 一阶电池模型与在线参数辨识以自适应遗忘因子最小.txt 2.3KB
  7. 一阶电池模型与在线参数辨识电池管理系统的.html 18.33KB
  8. 一阶电池模型与在线参数辨识的实践应用一引言随着.txt 2.29KB
  9. 一阶电池模型戴维南参数在线辨识与.doc 2.15KB
  10. 一阶电池模型戴维南参数在线辨识与验证一引言随.html 18.13KB
  11. 一阶电池模型戴维南参数在线辨识电池管理系统自适.html 18.41KB
  12. 基于一阶电池模型与的电池管理系统参.txt 2.22KB
  13. 基于一阶电池模型戴维南的在线参数辨识与.txt 2.24KB
  14. 基于一阶电池模型的参数在线辨识与实.doc 2.05KB

资源介绍:

一阶RC电池模型参数在线辨识与实时验证——基于自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)在BMS电池管理系统中的应用,一阶RC电池模型戴维南参数在线辨识与实时验证研究——基于自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)在BMS电池管理系统中的应用,一阶RC电池模型(戴维南)参数在线辨识(BMS电池管理系统) 自适应遗忘因子最小二乘法 AFFRLS 对电池模型进行参数辨识,并利用辨识的参数进行端电压的实时验证,基于动态工况,电压误差不超过20mv,也可以用来与离线辨识做对比,遗忘因子也能随误差变化,效果见图 内容包含做电池Simulink模型、电芯数据、参考lunwen 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;在线辨识;AFFRLS;参数辨识;端电压验证;动态工况;电压误差;Simulink模型;电芯数据;参考lunwen,基于戴维南一阶RC电池模型的在线参数辨识系统:AFFRLS法与端电压实时验证
**一阶 RC 电池模型戴维南参数在线辨识与电池管理系统的实际应用**
**引言**
随着电动汽车可穿戴设备等电池应用领域的发展对电池管理系统BMS的要求也日益严格
RC 电池模型戴维南模型是电池管理系统中的重要组成部分用于准确描述电池的电化学行为
本文将重点探讨一阶 RC 电池模型的参数在线辨识方法并介绍如何利用辨识的参数进行端电压的
实时验证以及如何基于动态工况进行电压误差的评估
**一阶 RC 电池模型戴维南模型**
一阶 RC 电池模型戴维南模型是一种常用的电池等效电路模型它由电压源电阻和电容组成
能够较好地模拟电池的充放电行为模型的参数包括开路电压电阻和电容等这些参数的准确获取
对于电池管理系统的性能至关重要
**参数在线辨识方法**
参数在线辨识是电池管理系统中的重要环节它通过实时采集电池的数据对模型参数进行估计和调
本文采用自适应遗忘因子最小二乘法AFFRLS进行参数在线辨识该方法能够在动态工况下
根据电压误差的变化调整遗忘因子从而实现对模型参数的实时更新
**Simulink 模型建立与电芯数据**
为了更好地进行一阶 RC 电池模型的参数在线辨识和电压实时验证我们建立了电池的 Simulink
该模型基于实际电芯的数据进行建立包括电芯的物理参数化学特性等通过 Simulink 模型
我们可以模拟电池在实际使用过程中的行为为参数辨识和电压验证提供基础
**程序调试与运行**
在建立了 Simulink 模型和获取了电芯数据后我们进行了程序的调试通过调整 AFFRLS 算法的参
使得算法能够在动态工况下准确地辨识出一阶 RC 电池模型的参数经过调试程序已经可以直
接运行并且可以替换成自己的数据进行实验
**端电压实时验证与动态工况电压误差评估**
利用辨识出的模型参数我们可以对电池的端电压进行实时验证在动态工况下通过比较实际端电
压与模型预测的端电压可以评估出电压误差根据要求电压误差应不超过 20mv通过调整遗忘
因子我们可以实现电压误差的实时调整并可以与离线辨识的结果进行对比以评估在线辨识的效
100+评论
captcha