基于无迹卡尔曼滤波法的串联型电池系统 荷电状态估计研究

以锂离子电池为载体的电源系统为航天器稳定可靠运行提供了一种有效的方式.多个电池单体经串联可扩大电池系统容量,即串联型电池系统.为准确估计串联型锂离子电池系统的荷电状态(State of Charge,SOC),针对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)计算复杂、精度不高等问题,结合串联型电池系统空间状态方程,提出基于无迹卡尔曼滤波法(Unscented Kalman Filter,UKF)的串联型电池系统荷电状态估计算法.在恒流和脉冲两种工况下,通过对比分析UKF与EKF算法的仿真结果与实验数据的匹配情况,证明了提出算法的准确性和高鲁棒性.     

一种基于SOC补偿器的并联型 电池系统等效电路模型

以锂离子电池为载体的电源系统为航天器稳定、可靠运行提供了一种有效 的方式。通过多个电池单体的并联可扩大电池系统容量,即并联型电池系统。针对锂离 子并联型电池系统的工作特性,因电池单体性能参数不一致而难以被准确表征的问题, 分析各电池单体性能参数与电池系统性能参数的扩展关系及并联电路工作特性,提出一 种基于SOC 补偿器的并联型电池系统等效电路模型;在Matlab/Simulink 环境下搭建电池 系统仿真平台,通过仿真结果与实验数据对比分析验证所提出模型的准确性。     

基于专家控制器的电动汽车感应电机弱磁区优化控制研究

由于感应电机驱动系统采用数字控制器和脉宽调制输出会伴随着数字延迟的问题,加之参数可能存在的扰动,使得传统的间接磁场定向控制方法在感应电机高速弱磁区的控制性能降低。针对此问题,提出了一种基于专家控制器和模糊推理机制的感应电机弱磁区优化控制策略。考虑到传统间接磁场定向控制中电流调节器在弱磁区若没有获得适合的电流参考指令,则可能会产生高频振荡乃至失稳。因此,在传统方法的基础上将转速闭环输出的电流参考先送入到专家控制器,专家控制器基于数据库和模糊推理,对电流参考进行修正,其中模糊推理机制基于简单的高斯函数逻辑实现。最后,构建了感应电机驱动试验平台,开展了电机在弱磁区的高速驱动试验,试验结果验证了新型控制策略的有效性。