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电池剩余电量SOC估计 被引量:1

Battery SOC estimation
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摘要 将卡尔曼滤波与自适应相结合,通过二阶RC等效电路模型,将SOC(State of Charge)引入状态方程,建立电池状态方程,然后通过指数加权方法得到极大后验次优无偏估计器,增加了对噪声的估计。最后进行了simulink仿真验证。 Combining the Kalman filtering with adaptive control,State of Charge(SOC)is introduced into the state equation to establish the battery state equation with two order RC circuit model.The maximal posterior suboptimal unbiased estimator is obtained by means of exponential weighting method to predict the noise.Simulation model is built to verify the feasibility of the algorithm.
出处 《长春工业大学学报》 CAS 2017年第1期73-78,共6页 Journal of Changchun University of Technology
基金 长春工业大学与中国第一汽车股份有限公司技术中心合作项目(W65-GNZX-2016-0009)
关键词 荷电状态 等效电路模型 自适应卡尔曼滤波算法 state of charge equivalent circuit model adaptive Kalman filter algorithm
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