本研究提出了一个基于状态空间表示的简化模型,以识别锂聚合物电池细胞的精确电流电路。参数进行的过程通过三阶段过程表达为非线性优化问题。第一个阶段根据与电池电流和初始SOC条件相关的非线性特征估算了电荷状态(SOC)。在第二阶段,按照在第一个阶段使用的带有不同线性和非线性模型的SOC估算了开路电压。在第三阶段,开发了一种最佳优化算法的平衡算法(EA),用于最佳识别电池参数。根据Taguchi的实验方法设计,对EA的参数进行了调整,以减少计算时间以及获得最佳参数排列所需的实验数量。与实施实施相关的数值模拟在锂离子电池上模拟,以证明所提出的EA的高能力是有效的识别程序。此外,与最近几种针对Artemis驱动周期的优化算法相比,所提出的EA具有很高的精度。,提出的还原模型的解决方案质量改进是通过与电池电压和SOC的实验测量高度接近的。此外,与线性和非线性模型相比,所提出的还原模型获得的计算时间少12%的精度降低了12%。
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