【摘 要】
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为解决扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态(State of charge,SOC)时存在的系统噪声统计不确定性和电池模型不准确性问题,该文提出了一种基于改进型Sage-Husa自适应强跟踪
【机 构】
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南京工程学院工业中心,南京理工大学机械工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1308300)
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为解决扩展卡尔曼滤波算法估算锂电池荷电状态(State of charge,SOC)时存在的系统噪声统计不确定性和电池模型不准确性问题,该文提出了一种基于改进型Sage-Husa自适应强跟踪卡尔曼滤波的SOC估算算法。以参数辨识得到的锂电池等效电路模型为基础,在扩展卡尔曼滤波算法中引入一个强跟踪滤波器的渐消因子来加强跟踪能力,结合可对时变噪声进行特征统计的Sage-Husa自适应滤波器来调整系统噪声参数,实现了锂电池SOC的估算。最后通过锂电池模拟工况实验,验证了该算法相比于扩展卡尔曼滤波具有更高的精度和
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