تخمین وضعیت شارژ باتری لیتیوم با استفاده از فیلتر کالمن مکعبی تطبیقی فازی
محل انتشار: فصلنامه دریا فنون، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 557
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMT-7-2_001
تاریخ نمایه سازی: 18 خرداد 1400
چکیده مقاله:
تخمین وضعیت شارژ باتری(SOC) در باتری های لیتیوم یون برای اطمینان از عملکرد ایمنی و جلوگیری از شارژ و دشارژ بیش از حد از اهمیت بالایی برخوردار است. با وجود اهمیت بسیار زیاد پارامتر SOC، این پارامتر به طور مستقیم از پایانه های باتری قابل اندازه گیری نیست. بنابراین نیاز به تخمین آن وجود دارد. تاکنون روش های مختلفی برای تخمین وضعیت شارژ باتری های لیتیوم یون معرفی شده است. در این مقاله شناسایی مدل باتری و الگوریتم تخمین SOC بر اساس فیلتر کالمن مکعبی تطبیقی فازی (FACKF) برای باتری های لیتیوم یون در وسایل نقلیه الکتریکی ارائه شده است. در این روش، ابتدا باتری لیتیوم یون توسط مدار معادل RC مرتبه دوم مدل شده است. سپس روش فیلتر کالمن مکعبی برای تخمین پارامترهای باتری و وضعت شارژ باتری استفاده شده است. یکی از ملزومات فیلتر کالمن مکعبی اطلاع داشتن از ماتریسهای کواریانس نویز اندازه گیری و پروسه است. با وجود این، این ماتریس ها عموما در عمل نامعلوم می باشند. درصورت انتخاب نادقیق ماتریسهای Q و R عملکرد فیلتر تحت تاثیر قرار گرفته و دقت تخمین وضعیت شارژ کاهش و حتی امکان واگرایی وجود دارد. برای رفع این مشکل در این مقاله یک سیستم فازی برای نظارت بر عملکرد فیلتر کالمن مکعبی طراحی شده است. سیستم فازی ماتریسهای R و Q به گونه ای تنظیم می نماید که فیلتر دارای عملکرد بهینه باشد. برای ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، این روش با روش های کلاسیک مقایسه شده است. نتایج نشان دهنده عملکرد موثر روش پیشنهادی در مقایسه با سایر روش ها است.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
رمضان هاونگی
دانشیار گروه الکترونیک دانشگاه بیرجند
سمانه همتی
دانشجوی کارشناسی ارشد گروه الکترونیک دانشگاه بیرجند
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :