典型文献
AH-IUKF融合算法下Ni-MH动力电池的SOC估计
文献摘要：
针对Ni-MH动力电池系统非线性的特点,提出一种Thevenin电路改进后的状态模型.根据动力池电流变化显著的特征,采用融合改进后UKF(IUKF)算法和安时(AH)算法的AH-IUKF融合算法,对动力电池荷电状态(SOC)进行估计,并对AH-IUKF融合算法在SOC预测中的收敛速度、估计精度和复杂度进行分析和比较.结果表明:AH-IUKF融合算法不仅复杂度低、精度高,而且能实现Ni-MH动力电池SOC的快速估计,在各种工况下估计误差可平稳在1％～3％范围内,解决了动力电池SOC实时在线估计误差较大和计算复杂的问题.
文献关键词：
Ni-MH动力电池;AH-IUKF融合算法;判定策略;估计误差
中图分类号：
作者姓名：
林金亮;彭侠夫
作者机构：
厦门大学航天航空学院,福建厦门361102;闽西职业技术学院信息与制造学院,福建龙岩364021
文献出处：
引用格式：
[1]林金亮;彭侠夫-.AH-IUKF融合算法下Ni-MH动力电池的SOC估计)[J].华侨大学学报（自然科学版）,2022(03):386-391
A类：
IUKF
B类：
AH,融合算法,MH,SOC,动力电池系统,Thevenin,状态模型,电流变化,电池荷电状态,收敛速度,估计精度,估计误差,差可,实时在线,在线估计,判定策略
AB值：
0.236964
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