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题名改进无色卡尔曼滤波算法在GPS系统中的应用
被引量：2
- 1
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作者
刘海洋
杨乐
陈杰
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机构
中国科学院微电子研究所
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第15期4859-4862,4865,共5页
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基金
国家自然科学基金(60425413)
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文摘
基于无色卡尔曼滤波算法在GPS卫星定位系统中的应用,提出了GPS卫星定位系统中的改进无色卡尔曼滤波算法。该算法在迭代一定次数后引入遗忘因子,根据误差协方差矩阵自适应调整无色卡尔曼滤波算法中的过程噪声方差矩阵,以提高模型的准确度。通过采集大量实测数据的仿真测试结果表明,改进无色卡尔曼滤波算法在定位精度上较无色卡尔曼滤波算法大幅提高,表明其对于精确定位有更加重要的意义和更为广阔的应用前景。
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关键词
GPS系统
无色卡尔曼滤波算法
遗忘因子
改进无色卡尔曼滤波算法
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Keywords
GPS
UKF Algorithm
Forgetting Factor
Modified-UKF Algorithm
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分类号
TN911.4
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于改进的双卡尔曼滤波的锂电池SOC估计
被引量：5
- 2
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作者
莫易敏
叶鹏
骆聪
熊巍
严聪
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机构
武汉理工大学机电工程学院
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出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2020年第5期732-735,共4页
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文摘
以实时在线估计锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)为目的,基于传统的双卡尔曼滤波(dual extended Kalman filter,DEKF)算法提出了一种改进的双卡尔曼滤波(improved dual extended Kalman filter,I-DEKF)算法,减小了安时积分法因电流计量所引起的累积误差,同时降低了DEKF算法对精确模型的依赖。建立电池的Thevenin一阶RC等效电路模型,用最小二乘法对模型参数进行辨识,再采用I-DEKF算法进行SOC估计。研究结果表明,与传统的双卡尔曼滤波算法相比,改进的双卡尔曼滤波能够减小因电流计量误差而引起安时积分法产生的误差并对其进行修正,对初始值的鲁棒性、收敛性更好,能够很好地应用于实车SOC估计。
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关键词
锂电池
荷电状态
改进双卡尔曼滤波算法
最小二乘法
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Keywords
lithium-ion battery
state of charge
I-DEKF
least squares method
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于容量动态修正的锂电池电热耦合SOC估计
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作者
杨启明
赵子宁
朱琼
周力
汪泽原
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机构
国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
江苏南大尚诚高科技实业有限公司
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出处
《电源技术》
北大核心
2025年第9期1915-1925,共11页
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基金
国家电网有限公司科技项目(J2025055)。
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文摘
锂电池的荷电状态(SOC)动态估计需要考虑电池温度和放电倍率的变化对电池实际可用放电容量的实时影响。提出了一种基于容量动态修正的电热耦合状态估计方法。建立了考虑SOC与温度共同影响的电热耦合模型,利用混合动力脉冲功率特性与熵热系数实验测试辨识电、热参数;测试电池在宽温域中不同放电倍率恒流放电工况的容量变化特性,建立放电倍率-温度-容量的关联性模型;基于修正的动态容量,将H_(∞)滤波器引入自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法同时在线估计SOC和温度,在自定义变功率恒流放电测试工况下对所提方法进行实验验证。结果表明,所提方法提升了SOC和温度估计的精度和鲁棒性。
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关键词
锂电池
容量修正
电热耦合
改进卡尔曼滤波算法
状态估计
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Keywords
lithium ion battery
capacity correction
electro-thermal coupling
improved Kalman filter algorithm
state estimation
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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