Resumen

La estimación del Instrumento Variable Refinado (RIV) se aplica en línea para identificar los parámetros del Modelo de Circuito Equivalente (ECM) de la batería de iones de litio (Li-ion) en este artículo, lo que permite una estimación precisa de los parámetros con el ruido de medición. Dado que la estimación tradicional de Mínimos Cuadrados Recursivos (RLS) es extremadamente sensible al ruido, los parámetros en el ECM pueden no converger a sus valores reales bajo el ruido de medición. La estimación RIV se implementa en forma de arranque, alternando entre la estimación en el modelo del sistema y el modelo de ruido. El modelo de Box-Jenkins de la batería Li-ion transformado a partir de los dos ECM RC se selecciona como el modelo de función de transferencia para la estimación RIV en este artículo. Los errores de los dos ECM RC se generan de manera independiente por el residuo de la estimación del modelo Auto Regresivo (AR) de orden alto. Con el beneficio de una serie de modelos auxiliares, la

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Variable instrumental; Modelo de circuito equivalente; Batería de iones de litio; Mínimos cuadrados recursivos; Modelo de Box-Jenkins; Tecnología de filtrado de datos
• Keywords:Instrumental variable; Equivalent circuit model; Lithium-ion battery; Recursive least squares; Box-jenkins model; Data filtering technology