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改进的UKF算法估算锂离子电池SOC 被引量:7
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作者 侍壮飞 玄东吉 +1 位作者 李广诚 钱潇 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期105-108,共4页
采用锂离子电池戴维南模型,通过恒流脉冲放电实验结合递推最小二乘法(RLS)辨识模型参数,针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)存在的缺陷,提出改进算法。改进的UKF算法估算锂离子电池荷电状态(SOC)具有更高的精度,估算误差降到1%以内,可加快算... 采用锂离子电池戴维南模型,通过恒流脉冲放电实验结合递推最小二乘法(RLS)辨识模型参数,针对无迹卡尔曼滤波算法(UKF)存在的缺陷,提出改进算法。改进的UKF算法估算锂离子电池荷电状态(SOC)具有更高的精度,估算误差降到1%以内,可加快算法的收敛速度,收敛时间减少200s,并提高算法的稳定性以及自适应能力。 展开更多
关键词 锂离子 无迹卡尔曼滤波 无迹变换 状态(s0c) 估算
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