【摘 要】
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荷电状态(SOC)估算是电动汽车电池管理系统中最为核心的一个参数,对其精确估计能有效提高锂电池寿命及使用效率。考虑到基于扩展卡尔曼滤波(EKF)波算法存在的不足,应用粒子滤
【机 构】
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浙江理工大学机械与自动控制学院,东风华神汽车有限公司技术中心新能源设计开发科
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荷电状态(SOC)估算是电动汽车电池管理系统中最为核心的一个参数,对其精确估计能有效提高锂电池寿命及使用效率。考虑到基于扩展卡尔曼滤波(EKF)波算法存在的不足,应用粒子滤波算法对锂电池SOC进行在线估计,有效降低EKF过程中高阶损失误差。针对粒子退化问题,提出基于IEKF算法在采样阶段对每个粒子计算其均值及协方差以优化建议密度函数,随后利用该均值及协方差指导粒子重采样。采用1C恒流工况及动态测试工况(DST)对实验结果进行分析验证,实验结果表明相比于粒子滤波(PF)及扩展卡尔曼滤波算法(EKF),改进的
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