优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态

摘要：

针对纯电动汽车动力电池健康状态(state of health,SOH)预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线性关系转换成离散的二维数据表,依据使用条件,采用二分查表法获得不同估计方法下SOH值;再将使用循环次数、电压降值和内阻变化量作为输入量,以相应SOH的权重作为输出,利用T-S模糊控制建立SOH动态预测模型,根据权重和边界条件计算得到SOH.仿真结果表明,所提方法最大预测误差4.3％,响应时间55 ms内,预测效果比现有方法显著提高.

关键词：SOH、累计充电循环次数计量法、二分查表法、T-S模糊控制、动态模型

所属期刊栏目：39

分类号：TM912

资助基金：国家自然科学基金资助项目61463020;江西省自然科学基金资助项目20151BAB206034

在线出版日期：2019-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：609-614