典型文献
基于FFMILS-MIUKF算法的锂电池SOC估计
文献摘要：
准确估计SOC在防止锂电池过度充放电、提高锂电池能量利用率以及保障电池管理系统安全稳定运行方面具有重要意义.本文以三元锂电池为研究对象,提出一种基于多新息辨识理论的SOC估计方法,通过建立二阶RC等效电路模型,采用遗忘因子多新息最小二乘法(FFMILS)对模型参数进行在线辨识,结合多新息无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法估计锂电池的SOC,通过UDDS实验验证,并和EKF、UKF及MIUKF算法进行对比,实验结果表明,FFMILS-MIUKF算法估计锂电池SOC的误差控制在1.08％左右,其具有高精确性和快速收敛性.
文献关键词：
锂电池;多新息辨识理论;遗忘因子最小二乘法;无迹卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
邢丽坤;詹明睿;郭敏;伍龙;仇伟文
作者机构：
安徽理工大学电气与信息工程学院 淮南232001;淮南师范学院机械与电气工程学院 淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]邢丽坤;詹明睿;郭敏;伍龙;仇伟文-.基于FFMILS-MIUKF算法的锂电池SOC估计)[J].电子测量技术,2022(16):53-60
A类：
FFMILS,MIUKF,多新息辨识理论
B类：
SOC,充放电,能量利用率,电池管理系统,系统安全,安全稳定运行,三元锂电池,估计方法,RC,等效电路模型,在线辨识,无迹卡尔曼滤波,UDDS,EKF,误差控制,精确性,快速收敛,收敛性,遗忘因子最小二乘法
AB值：
0.178606
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