-
公开(公告)号：CN115575839A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211268340.3
申请日：2022-10-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/36
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊卡尔曼滤波的锂离子电池短路故障诊断方法。包括：首先获取电池组的离线数据，再根据电池组的离线数据进行参数估计和构建基准健康模型；接着获取电池组的在线数据，利用模糊卡尔曼滤波方法构建并求解健康差异反馈模型，获得各个电池的SOC差异值；然后，使用带阈值的RLS计算各个电池的电池短路电流，进而计算获得电阻，并将短路电流作为反馈量输入健康差异反馈模型中形成闭环；最后根据电池的短路电流和电阻对电池进行短路诊断。本发明解决了在极端故障下的估计误差问题以及在低SOC区域估计不准确的问题和短路电流对电池模型的影响问题，估算精度至少比传统算法高出50％，且越微小的短路故障优势越明显。
Search Results
1
records
(took 0.018 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
