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小型无人机锂电池组的Thevenin模型参数辨识研究

苏杰;王顺利;阮永利;谢非;顾鹏程;西南科技大学信息工程学院;

摘要: 对锂电池组建模并对模型参数识别对管理小型无人机锂电池组相关研究有重要意义。本文以串联7节4Ah航空锂电池组为研究对象,通过设计混合脉冲功率特性测试(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)来对电池组Thevenin模型参数进行辨识。研究了小型无人机锂电池组Thevenin模型参数识别方法及各参数与锂电池SOC的关系曲线。结果表明:按照本实验的方法,可以对电池组Thevenin模型的参数进行辨识,能够确定各参数与荷电状态(State of Charge,SOC的关系。
关键词:锂电池组;Thevenin模型;参数识别;SOC;小型无人机;
基金:国家级大学生创新训练计划项目(201710619012); ;四川省科技厅重点研发项目(2017FZ0013); ;

参考文献:
[1]关于锂电池Thevenin模型的仿真研究[J]. 杨文天,李征. 仪表技术. 2017(10)
[2]无人机遥感在生态学中的应用进展[J]. 胡健波,张健. 生态学报. 2018(01)
[3]基于优化的Thevenin模型的镍氢电池仿真[J]. 许可珍,金鹏. 电池. 2017(03)
[4]基于仿真对比的电池等效电路模型分析[J]. 徐佳宁,裴磊,徐冰亮,武国良,朱春波. 电测与仪表. 2017(02)
[5]平方根采样点卡尔曼滤波在磷酸铁锂电池组荷电状态估算中的应用[J]. 张金龙,佟微,漆汉宏,张纯江. 中国电机工程学报. 2016(22)
[6]锂离子电池安全性能评价研究[J]. 段冀渊,杨荣静,陈维嘉,李计融. 电池. 2016(04)
[1] Online state of charge estimation for the aerial lithium-ion battery packs based on the improved extended Kalman filter method. Wang S,Fernandez C,Shang L,et al. Journal of Energy Storage . 2017
[2] A study on the impact of open circuit voltage tests on state of charge estimation for lithium-ion batteries. Lin C,Yu QQ,Xiong R. Applied Energy . 2017

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