| 基于遗忘递推最小二乘与自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计 |
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| 引用本文： | 刘鹏,李云伍,梁新成.基于遗忘递推最小二乘与自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计[J].汽车技术,2022(2):21-27. |
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| 作者姓名： | 刘鹏 李云伍 梁新成 |
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| 作者单位： | 西南大学 |
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| 基金项目： | 重庆市科委项目(cstc2020jscx-gksbX0015)。 |
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| 摘 要： | 针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在噪声不确定及工况复杂情况下锂电池荷电状态(SoC)估计精度低的问题,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的估计方法.建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)参数辨识方法,将Sage-Husa自适应滤波算法与UKF相结合对系统噪声协方差进行实时更...
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| 关 键 词： | 锂电池 荷电状态 等效电路模型 无迹卡尔曼滤波 |
Estimation of Lithium Battery SOC Based on FFRLS and AUKF |
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| Liu Peng,Li Yunwu,Liang Xincheng.Estimation of Lithium Battery SOC Based on FFRLS and AUKF[J].Automobile Technology,2022(2):21-27. |
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| Authors: | Liu Peng Li Yunwu Liang Xincheng |
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| Institution: | (Southwest University,Chongqing 400715) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Lithium battery SOC Equivalent circuit model Unscented Kalman filter |
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