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摘要
在基于卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计过程中,噪声的不确定严重地影响了常规卡尔曼滤波结果的精度,较大的噪声变化甚至会导致滤波发散。为此提出了一种基于自适应模糊卡尔曼滤波的SOC估计方法,根据模糊推理系统在线监测到的残差变化情况,对系统噪声和量测噪声进行调整,从而提高了卡尔曼滤波精度。在城市道路循环工况下的仿真结果表明,基于自适应模糊卡尔曼滤波的SOC估算误差可以达到3%以内,提高了SOC估计精度。
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在基于卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计过程中,噪声的不确定严重地影响了常规卡尔曼滤波结果的精度,较大的噪声变化甚至会导致滤波发散。为此提出了一种基于自适应模糊卡尔曼滤波的SOC估计方法,根据模糊推理系统在线监测到的残差变化情况,对系统噪声和量测噪声进行调整,从而提高了卡尔曼滤波精度。在城市道路循环工况下的仿真结果表明,基于自适应模糊卡尔曼滤波的SOC估算误差可以达到3%以内,提高了SOC估计精度。
