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基于AUKF的锂离子电池SOC估计方法
文献摘要：
本文中提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波器(AUKF)的锂离子电池荷电状态(SOC)估计方法.首先建立电池的2阶RC等效电路模型,并对模型的参数进行辨识;其次针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的不足,引入一般滤波器的收敛判据,从自适应调整测量噪声、调整过程噪声和修正卡尔曼增益的角度改进UKF算法,形成了基于AUKF的SOC估计方法.最后用测试数据和公开电池数据集进行验证,结果表明该方法具有较快的收敛速度和较高的估计精度.
文献关键词：
锂离子电池;荷电状态估计;自适应无迹卡尔曼滤波器
中图分类号：
作者姓名：
王萍;弓清瑞;程泽;张吉昂
作者机构：
天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 300072
文献出处：
引用格式：
[1]王萍;弓清瑞;程泽;张吉昂-.基于AUKF的锂离子电池SOC估计方法)[J].汽车工程,2022(07):1080-1087
A类：
自适应无迹卡尔曼滤波器
B类：
AUKF,锂离子电池,SOC,估计方法,电池荷电状态,RC,等效电路模型,判据,自适应调整,测量噪声,整过,过程噪声,测试数据,收敛速度,估计精度,荷电状态估计
AB值：
0.198618
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