【摘 要】
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针对锂电池状态突变和电池模型不准确导致SOC估算精度较低的问题,提出一种将容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波器相结合的强跟踪容积卡尔曼滤波算法。通过现有的容积卡尔曼滤波算法
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51767005);广西自然科学基金项目(2016GXNSF AA380328)
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针对锂电池状态突变和电池模型不准确导致SOC估算精度较低的问题,提出一种将容积卡尔曼滤波和强跟踪滤波器相结合的强跟踪容积卡尔曼滤波算法。通过现有的容积卡尔曼滤波算法和容积规则计算方法,在时间更新方程和测量更新方程中引入时变渐消因子,能够强迫输出残差序列正交,并保证残差满足高斯白噪声特性,在线调节增益矩阵增强了系统对突变状态的跟踪能力。仿真验证表明,与容积卡尔曼滤波相比,强跟踪容积卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度和鲁棒性。
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