基于改进扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估计
Estimation of SOC of Li-ion Battery Based on Improved Extended Kalman Filter作者机构：南京航空航天大学自动化学院江苏南京211106
出 版 物：《机械制造与自动化》 (Machine Building & Automation)
年 卷 期：2017年第46卷第5期
页 面：130-133页
学科分类：08[工学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置]
主 题：锂离子电池 改进扩展卡尔曼滤波 Thevenin模型 SOC
摘 要：针对在复杂应力条件下扩展卡尔曼滤波估计锂离子电池SOC的估计精度不高问题,提出了一种改进扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计方法。通过运用Sage-Husa自适应算法来对系统噪声与观测噪声进行修正。最后设计了DST工况实验进行验证,实验结果表明,相比Ah法与扩展卡尔曼滤波估计法,改进扩展卡尔曼滤波估计法具有更高的精度与收敛性,最大估计误差不超过0.7%,是一种行之有效的方法。
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