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基于RLS与EKF算法的锂电池SOC估计
基于RLS与EKF算法的锂电池SOC估计
来源 :测控技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gtsmk2
【摘 要】
:
准确估计荷电状态是电池管理系统高效和安全运行的关键因素之一。以Thevenin模型为基础,运用递推最小二乘法,对模型参数进行估计并且定期更新。采用扩展卡尔曼滤波算法实现了
【作 者】
:
刘江
史仪凯
袁小庆
曹玉丽
【机 构】
:
西北工业大学机电学院
【出 处】
:
测控技术
【发表日期】
:
2013年8期
【关键词】
:
扩展卡尔曼滤波(EKF)
荷电状态(SOC)
递推最小二乘(RLS)
锂电池
extended Kalman filter(EKF) state of char
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(51105316), 西北工业大学研究生创业种子基金资助项目(Z2012044)
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准确估计荷电状态是电池管理系统高效和安全运行的关键因素之一。以Thevenin模型为基础,运用递推最小二乘法,对模型参数进行估计并且定期更新。采用扩展卡尔曼滤波算法实现了对锂电池荷电状态的估算。仿真结果表明,该估算策略能保持很高的精度,并对观测噪声有很强的抑制作用。
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