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A Novel Battery State of Charge Estimation Method Based on a Super-Twisting Sliding Mode Observer

机译:一种基于超扭转滑动模式观察者的电荷估计方法的新型电池状态

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摘要

A novel method for Li-ion battery state of charge (SOC) estimation based on a super-twisting sliding mode observer (STSMO) is proposed in this paper. To design the STSMO, the state equation of a second-order RC equivalent circuit model (SRCECM) is derived to represent the dynamic behaviors of the Li-ion battery, and the model parameters are determined by the pulse current discharge approach. The convergence of the STSMO is proven by Lyapunov stability theory. The experiments under three different discharge profiles are conducted on the Li-ion battery. Through comparisons with a conventional sliding mode observer (CSMO) and adaptive extended Kalman filter (AEKF), the superiority of the proposed observer for SOC estimation is validated.
机译:本文提出了一种基于超扭转滑动模式观察者(STSMO)的锂离子电池电量(SOC)估计的新方法。为了设计STSMO,推导出二阶RC等效电路模型(SRCECM)的状态等式以表示LI离子电池的动态行为,并且模型参数由脉冲电流放电方法确定。通过Lyapunov稳定性理论证明了StSMO的收敛性。在三种不同的放电型材下的实验在锂离子电池上进行。通过与传统的滑模观察者(CSMO)和自适应扩展卡尔曼滤波器(AEKF)的比较,验证了所提出的SOC估计观察者的优越性。

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