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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 車翰周
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
이 논문의 연구 히스토리 (5)
2012
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This thesis presents a battery model and SOC estimation using Extended Kalman Filter. The proposed battery model which considers battery temperature, current and SOC (state of charge) is a simplified Randles equivalent circuit, and battery parameters are extracted from pulsed current tests by applying curves fitting of Matlab method with temperature, current and SOC. Battery parameters are extracted by curves fitting of Matlab. Also Battery model is implemented by simulink of Matlab. The extracted parameters are used in the three-dimensional look up table of battery temperature, current and SOC.
The SOC estimation for continuous operation may be done by simple look-up table. The SOC estimation for continuous operation can be done by EKF algorithm. To estimate the battery SOC, Extended Kalman Filter is proposed works based on simplified Randles equivalent circuit. The proposed model is validated by adding it on PSAT (Powertrain System Analysis Toolkit) environment for HEV application. Therefore the proposed battery model can be applied to the virtual platform car simulation model. Finally proposed battery model was verified by comparing the actual battery experiment.
SOC estimation using Extended Kalman Filter is validated of reduced to a similar pattern without serious error by comparing the Coulomb Counting method.
The SOC estimation for continuous operation may be done by simple look-up table. The SOC estimation for continuous operation can be done by EKF algorithm. To estimate the battery SOC, Extended Kalman Filter is proposed works based on simplified Randles equivalent circuit. The proposed model is validated by adding it on PSAT (Powertrain System Analysis Toolkit) environment for HEV application. Therefore the proposed battery model can be applied to the virtual platform car simulation model. Finally proposed battery model was verified by comparing the actual battery experiment.
SOC estimation using Extended Kalman Filter is validated of reduced to a similar pattern without serious error by comparing the Coulomb Counting method.
목차
표목차 ⅳ그림목차 ⅴ제 1 장 서 론 11.1 연구 배경 11.2 연구목적 및 논문구성 2제 2 장 NiMH 배터리 특성 및 모델 42.1 전지의 개요 및 종류 42.2 배터리 특성실험장치 구성 및 모니터링 시스템 92.3 배터리 충방전 실험 122.3.1 실험에 사용된 배터리 122.3.2 배터리 완충전, 완방전 방법 122.3.3 배터리 정전류 및 펄스전류 실험 132.3.4 배터리 파라미터 도출 182.4 특성에 따른 배터리 파라미터 변화 202.4.1 배터리 전류특성 202.4.2 배터리 온도특성 222.4.3 배터리 SOC특성 262.4.4 배터리 SOH특성 28제 3 장 확장 칼만 필터를 이용한 SOC추정 313.1 칼만 필터 알고리즘 323.1.1 칼만 필터 323.1.2 확장 칼만 필터 373.2 확장 칼만 필터를 이용한 배터리 SOC 추정 393.2.1 상태 공간 방정식 393.2.2 배터리 SOC 추정 413.3 배터리 셀 내부 구성 42제 4 장 배터리 모델의 검증 및 분석 454.1 배터리 모델의 비교 및 응용 454.2 배터리 모델의 검증 49제 5 장 결 론 51참고 문헌 52
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