![](/images/graphics-bg.png)
Adjustable Scaling Parameters for State of Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries Using Iterative Multiple UKFs
المؤلفون المشاركون
Ramírez Mendoza, Ricardo A.
Jianwang, Hong
Lozoya-Santos, Jorge de J.
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper, one unscented Kalman filter with adjustable scaling parameters is proposed to estimate the state of charge (SOC) for lithium-ion batteries, as SOC is most important in monitoring the latter battery management system.
After the equivalent circuit model is applied to describe the lithium-ion battery charging and discharging properties, a state space equation is constructed to regard SOC as its first state variable.
Based on this state space model about SOC, one state estimation problem corresponding to the nonlinear system is established.
In implementing the unscented Kalman filter, state estimation is influenced by the scaling parameter.
Then, one criterion function is constructed to choose the scaling parameter adaptively by minimizing this criterion function.
To extend one single unscented Kalman filter with adjustable scaling parameters to multiple module estimation, one improved unscented Kalman filter is advised based on iterative multiple models.
Generally, the main contributions of this paper consist in two folds: one is to introduce a selection strategy for the scaling parameter adaptively, and the other is to combine iterative multiple models and a single unscented Kalman filter with adjustable scaling parameters.
Finally, two simulation examples confirm that our unscented Kalman filter with adjustable scaling parameters and its improved iterative form are better than the classical Kalman filter; i.e., our obtained SOC estimation error converges to zero.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jianwang, Hong& Ramírez Mendoza, Ricardo A.& Lozoya-Santos, Jorge de J.. 2020. Adjustable Scaling Parameters for State of Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries Using Iterative Multiple UKFs. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194900
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jianwang, Hong…[et al.]. Adjustable Scaling Parameters for State of Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries Using Iterative Multiple UKFs. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194900
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jianwang, Hong& Ramírez Mendoza, Ricardo A.& Lozoya-Santos, Jorge de J.. Adjustable Scaling Parameters for State of Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries Using Iterative Multiple UKFs. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194900
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194900
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)