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题名基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计
被引量：17
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作者
张周灿
谢长君
曹夏令
费亚龙
李小龙
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机构
武汉理工大学
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出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2018年第3期10-15,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51477125)
武汉市青年科技晨光计划项目(2016070204010155)
中央高校基本科研业务费专项资金(2017II40GX)
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文摘
针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。
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关键词
自适应无迹卡尔曼滤波器
荷电状态
最小二乘法
自适应调节因子
估计精度
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Keywords
AUKF, SOC, Least square method, Adaptive adjustment factor, Estimation accuracy
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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