シリーズカルマンフィルタ法を用いた二次電池の充電率推定

• 馬場 厚志

  慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 カルソニックカンセイ（株）パワエレ設計グループ

• 足立 修一

  慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科

書誌事項

タイトル別名

• SOC Estimation of HEV/EV Battery using Series Kalman Filter
• シリーズ カルマンフィルタホウ オ モチイタ ニジ デンチ ノ ジュウデンリツ スイテイ

抄録

This paper proposes a method of accurately estimating the state of charge (SOC) of rechargeable batteries in high fuel efficiency vehicles, such as hybrid electric vehicles (HEVs) and electric vehicles (EVs). Despite the importance of accurately estimating the SOC of batteries to achieve maximum efficiency and safety, no method thus far has been able to do so. This paper focuses on the simplification of a battery model, estimation of time-varying battery parameters, and estimation of SOC under measurement noises. To address these three issues, a model-based approach that uses a cascaded combination of two Kalman filters, “Series Kalman Filters, ” is proposed and implemented. This approach is verified by performing a series of simulations under an HEV operating environment. The ultimate goal is to design a state estimator capable of accurately estimating the state of any kinds of batteries under every possible user condition.

収録刊行物

• 電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌）

  電気学会論文誌Ｄ（産業応用部門誌） 132 (9), 907-914, 2012

  一般社団法人 電気学会

キーワード

• 二次電池
• ハイブリッド自動車
• 電気自動車
• パラメータ推定
• カルマンフィルタ
• 充電率

詳細情報

• CRID: 1390001204658062720
• NII論文ID: 10031019748
• NII書誌ID: AN10012320
• DOI: 10.1541/ieejias.132.907
• ISSN: 13488163
• ISSN: 09136339
• NDL書誌ID: 023974446
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I023974446
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejias/132/9/132_907/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可