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摘要
本发明公开了一种基于交互式多模型的电池SOC、SOH联合估计方法,在不同电池状态下在戴维宁等效电路模型的基础上建立多个模型,将交互式多模型的算法与双扩展卡尔曼滤波器相结合,形成交互式多模型卡尔曼滤波算法IMM-EKF,采用双扩展卡尔曼滤波进行估计,对估计结果进行数据交互得到电池的SOC以及内阻值,最后根据内阻值与SOH的关系得到SOH。本发明将交互式多模型应用于电池状态的联合估计中,提出一种联合估计新方法,交互式模型相对于单一模型联合估计减小了模型数量少以及精度带来的误差,提高了SOC估计结果的精度值。
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