[01354672]共享EV用电池管理系统研究及应用
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技术详细介绍
项目研发了一体式BMS,硬件设计采用主控单元、采集检测单元和通讯单元一体式集成的模式,显著降低了生产成本;在经典卡尔曼滤波算法的基础上,研究了具有参数在线估计特性的滤波算法,利用算法的收敛性,在初始值偏差较大以及因电池长期运行导致的模型关键参数发生变化的情况下,通过自适应的方式在线调整参数,实现了SOC、SOH的精确估算,无需对电池进行定期的满充满放维护,降低了维护成本;通过采集到的电池包温度、电芯SOC、电芯电压等信息,研究了基于自适应动态规划的强化学习算法,利用了神经网络估计功率状态,制定了安全合理的充放电策略,减少了对电池的损害。