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摘要
电池荷电状态估计是电池管理系统中的关键部分,针对这一问题,首先引入滞后模型对传统的电池等效电路模型进行改进,以便更好地模拟电池的滞后特性,提高模型的精度,再根据实验数据结合状态子空间辨识与最小二乘法对电池参数进行辨识,得到了使用的电池模型;在该模型基础上分别应用了扩展卡尔曼滤波和采样点卡尔曼滤波两种算法对电池SOC的估计效果及在估计精度、计算复杂度和鲁棒性等方面进行了比较,最终得出更适合该模型的SOC估计算法。
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电池荷电状态估计是电池管理系统中的关键部分,针对这一问题,首先引入滞后模型对传统的电池等效电路模型进行改进,以便更好地模拟电池的滞后特性,提高模型的精度,再根据实验数据结合状态子空间辨识与最小二乘法对电池参数进行辨识,得到了使用的电池模型;在该模型基础上分别应用了扩展卡尔曼滤波和采样点卡尔曼滤波两种算法对电池SOC的估计效果及在估计精度、计算复杂度和鲁棒性等方面进行了比较,最终得出更适合该模型的SOC估计算法。
