![](/images/graphics-bg.png)
Tuning of Kalman Filter Parameters via Genetic Algorithm for State-of-Charge Estimation in Battery Management System
المؤلفون المشاركون
Leach, Mark
Man, Ka Lok
Ting, T. O.
Lim, Eng Gee
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this work, a state-space battery model is derived mathematically to estimate the state-of-charge (SoC) of a battery system.
Subsequently, Kalman filter (KF) is applied to predict the dynamical behavior of the battery model.
Results show an accurate prediction as the accumulated error, in terms of root-mean-square (RMS), is a very small value.
From this work, it is found that different sets of Q and R values (KF’s parameters) can be applied for better performance and hence lower RMS error.
This is the motivation for the application of a metaheuristic algorithm.
Hence, the result is further improved by applying a genetic algorithm (GA) to tune Q and R parameters of the KF.
In an online application, a GA can be applied to obtain the optimal parameters of the KF before its application to a real plant (system).
This simply means that the instantaneous response of the KF is not affected by the time consuming GA as this approach is applied only once to obtain the optimal parameters.
The relevant workable MATLAB source codes are given in the appendix to ease future work and analysis in this area.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ting, T. O.& Man, Ka Lok& Lim, Eng Gee& Leach, Mark. 2014. Tuning of Kalman Filter Parameters via Genetic Algorithm for State-of-Charge Estimation in Battery Management System. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048600
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ting, T. O.…[et al.]. Tuning of Kalman Filter Parameters via Genetic Algorithm for State-of-Charge Estimation in Battery Management System. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048600
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ting, T. O.& Man, Ka Lok& Lim, Eng Gee& Leach, Mark. Tuning of Kalman Filter Parameters via Genetic Algorithm for State-of-Charge Estimation in Battery Management System. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048600
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048600
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)