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학술저널
저자정보
윤범진 (한국기술교육대학교) 유승열 (한국기술교육대학교) 성상만 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제27권 제7호
발행연도
2019.7
수록면
501 - 507 (7page)
DOI
10.7467/KSAE.2019.27.7.501

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State of charge(SOC) and open circuit voltage(OCV) are essential for maintaining the performance and preventing battery malfunction in an electric vehicle(EV). Estimation methods about battery have been studied for decades; however, it is still difficult to estimate precise SOC immediately after the discharge. The extended Kalman filter(EKF) is generally used for diagnosis, but its accuracy can be reduced based on the parameter of the battery equivalent model. EKF, which is compensated by the long short-term memory(LSTM) network, is proposed in this paper. LSTM trains the tendency of the battery’s state and proceeds in a way that corrects the result of the EKF according to the load profile after discharging. This proposed method is verified through a comparison with the actual OCV and SOC. The findings of this experiment show the decrease in the margin of error when compared with normal EKF based on different load profiles.

목차

Abstract
1. 서론
2. 확장 칼만 필터
3. RNN - LSTM
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (11)

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