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摘要
针对变窗口自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）算法在窗口改变时窗口长度发生突变，窗口序列数据急剧减少，导致状态估计误差增大，稳定性和精确度下降的问题，基于二阶RC等效电路模型，并采用遗忘递推最小二乘（FFRLS）算法进行参数辨识，结合改进后的变窗口AUKF算法估计锂电池荷电状态（SOC）。在城市道路循环（UDDS）工况下进行试验验证，并与无迹卡尔曼滤波（UKF）、自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）及变窗口AUKF算法进行对比，结果表明，改进后的变窗口AUKF算法将平均误差控制在0.38%以内，具有更高的精确性和收敛性。
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