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Fractional Extended and Unscented Kalman Filtering for State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries

Kupper, Martin 1; Funk, Christopher 1; Eckert, Marius 1; Hohmann, Sören 1
1 Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Two state of charge estimation methods using fractional order extended and unscented Kalman filter and a nonlinear variable fractional order battery model are implemented. Both, battery model and Kalman filters are evaluated and compared using measurements of an actual lithium-ion polymer battery cell. The observability of the battery model and the influence of an initialization function on the estimation algorithms is investigated.


Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000085395
Veröffentlicht am 17.08.2019
Originalveröffentlichung
DOI: 10.23919/ACC.2018.8430859
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Zitationen: 6
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Zitationen: 6
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2018
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-1-5386-5429-3
urn:nbn:de:swb:90-853951
KITopen-ID: 1000085395
Erschienen in 2018 Annual American Control Conference (ACC), Milwaukee, WI, USA, 27–29 June 2018
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 3855–3862
Vorab online veröffentlicht am 16.08.2018
Nachgewiesen in Scopus
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