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Remaining Useful life Prediction of li-po Batteries in UAVs Using Extended Kalman Filter

Journal of Mechanics Engineering and Automation 2015年第12期5卷 687-690页

作者： Darielson A. Souza Joao L. O. Tortes Joao Paulo P. Gomes Leonardo R. Rodrigues Romulo N. de C.Almeida Vandilberto P. Pinto Programa de pos-Graduacao em Engenharia Eletrica e de Computacao Universidade Federal do Ceara Campus de Sobral Rua Coronel Estanislau Frota s/n Sobral - Ceara 620.010-560 Brazil Departamento de Engenharia Eletrica Universidade Federal do Ceara Campus de Sobral Rua Coronel Estanislau Frota s/n Sobral - Ceara 620. 010-560 Brazil Universidade Federal do Ceara Departamento de Computacao Rua Campus do Pici s/n 620.010-000 Brazil Divisao de Eletronica Instituto de Aeronautica e Espacao Praga Marechal Eduardo Gomes 50 Vila das Acacias Sao Jose dos Campos- SP 12.228-904 Brazil

The use of batteries in UAVs （unmanned aerial vehicles） has become common due to some advantages in comparison with internal combustion engines such as weight reduction and better power control. However, in these vehicles it is critical to monitor the RUL （remaining useful life） of the batteries. This information can be used, for instance, as a decision support tool to define which missions could be assigned to the UAV until the next battery recharge. This work presents a methodology to predict the RUL of li-po （lithium-polymer） batteries. The approach uses an extended Kalman filter and an exponential model for the degradation evolution. The proposed methodology uses time series of battery terminal voltages, assuming that the discharge occurs under a constant current condition. Different discharge current levels were *** results showed that the proposed methodology provides good results, despite its simplicity.

关键词： Extended Kalman filter li-po battery RUL estimation UAV.

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