近日,我校機電工程與自動化學院張忠波博士、余偉副教授與暨南大學、中山大學合作,以佛山大學為第一署名單位在能源領域國際知名期刊《Energy》上發(fā)表題為“State of charge estimation of lithium-ion batteries using a fractional-order multi-dimensional Taylor network with adaptive Kalman filter”的文章,張忠波博士為第一作者,余偉副教授為通訊作者。該論文基于多維泰勒網(wǎng),將多元泰勒展開式與分數(shù)階微積分相結合,提出了一種分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的模型結構,應用于鋰離子電池荷電狀態(tài)(SOC)的估計,并進一步結合自適應卡爾曼濾波,有望提高在復雜工況下鋰離子電池SOC估計的準確性與穩(wěn)定性,有力支撐了機械工程學科“先進測控技術與故障診斷”方向的新能源動力裝備管控技術。
準確獲取鋰離子電池SOC信息對延長電池使用壽命、提供準確的電動汽車續(xù)航里程、保障電池安全運行具有重要意義。鋰離子電池的外部工作特征與SOC之間存在非整數(shù)映射關系,現(xiàn)有方法需要構建復雜的模型結構來描述此特征;同時,電動汽車在實際駕駛過程中,受到人為操作及噪聲的影響,外部特征產(chǎn)生強烈波動,導致SOC估計結果存在明顯波動;此外,隨著鋰離子電池的使用老化,電池外部特征與SOC的映射關系改變,產(chǎn)生數(shù)據(jù)漂移現(xiàn)象,導致電池SOC估計精度下降。為此,本文提出了一種基于分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的鋰離子電池SOC估計方法:將多元泰勒展開式與分數(shù)階微積分結合,設計分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)模型;給出了分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的鋰離子電池SOC估計方法;基于分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的鋰離子電池SOC估計方法,結合自適應卡爾曼濾波算法,對鋰離子電池SOC進行最優(yōu)估計;在電動汽車駕駛條件下的鋰離子電池公開數(shù)據(jù)集,與其它方法進行比較,說明提出方法的魯棒性與泛化性。
《Energy》期刊為中科院一區(qū)TOP期刊,影響因子:9.0,創(chuàng)刊于1976年,是一份國際性、多學科的能源工程與研究期刊,由國際出版集團Elsevier負責發(fā)行。該期刊主要涵蓋機械工程和熱科學領域的研究,聚焦于能源分析、建模和預測、綜合能源系統(tǒng)、能源規(guī)劃管理等方面,旨在成為與能源相關的分析、評論和評估的權威信息源。其ISSN號為0360-5442,每年出版11期,是能源工程和研究領域內(nèi)的重要期刊之一。
稿件來源:機電工程與自動化學院
通訊員:紀江
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