基于NARX模型的电池剩余容量在线估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811560873.2
IPC分类号：G01R31/367;G01R31/392
申请日期：
2018-12-20
申请人：
上海交通大学

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著录项信息

专利名称	基于NARX模型的电池剩余容量在线估计方法
申请号	CN201811560873.2	申请日期	2018-12-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-05-21	公开/公告号	CN109782176A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01R31/367	IPC分类号	G;0;1;R;3;1;/;3;6;7;;;G;0;1;R;3;1;/;3;9;2查看分类表>
申请人	上海交通大学	申请人地址	上海市闵行区东川路800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海交通大学	当前权利人	上海交通大学
发明人	张宇翔;赵春宇;朱森林
代理机构	上海恒慧知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	张宁展

摘要

一种实现二次电池荷电状态估计的方法。采用非线性外源性自回归(NARX)神经网络强大的学习能力实现对不同种类的二次电池的动态特性建模，并基于所建模型,采用了扩展卡尔曼滤波算法对电池进行荷电状态(SOC)的在线估计。在基于NARX实现电池动态特性建模的过程是离线进行的，SOC估计则是在线实时进行的。模型的训练过程不会影响到SOC估计的实时性。本发明在训练集样本数据不多的情况下，能够实现对电池动态特性的准确模拟，基于训练完成的电池等效模型，能够实现电池SOC的准确估计，其特点是在线估计的计算量小，使用廉价的数字处理器就可以操作，适合用于基于低成本微控制器的电池管理系统实现电池荷电状态的预测，具有实时、高效和低成本等优点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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