锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障。为了降低实际复杂工况下电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差，采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池模型进行在线参数辨识，再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计锂电池SOC，将时变参数反馈到SOC估计的模型中，提高SOC估计精度和对各工况适应性，UDDS工况下通过与离线扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、在线双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)进行比较分析，实验结果验证了UKF-AUKF的精确性和鲁棒性。
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