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摘要
矿用电机车是煤矿井下的重要运输设备，其驱动能源锂电池由电池管理系统(BMS)进行管理与监测。电池的荷电状态(SOC)是BMS中的关键指标之一，对SOC的精确估计可以延长电池循环寿命，从而提高煤矿的产能和经济效益。以矿用磷酸铁锂电池为研究对象，模拟了与矿用电机车锂电池循环工况中类似的工况实验，首先搭建了二阶RC等效电路模型，再利用变量遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)对采集的实验数据进行模型的参数辨识，最后利用多种改进的优化算法完成电池的SOC估算。实验结果表明，多种优化算法中多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)算法具有最佳鲁棒性和最高的估计精度。
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