【摘 要】
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为了估计电池荷电状态,基于PNGV模型,建立了数学关系简单,易于工程实现的状态空间方程。对模型进行线性化处理,采用扩展卡尔曼滤波对模型进行荷电状态估计。从电池的电流激励
【机 构】
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吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(50775096,51075176)
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为了估计电池荷电状态,基于PNGV模型,建立了数学关系简单,易于工程实现的状态空间方程。对模型进行线性化处理,采用扩展卡尔曼滤波对模型进行荷电状态估计。从电池的电流激励-响应出发,采用最小二乘法,辨识了电池模型的内部参数。分析结果表明,扩展卡尔曼滤波对电池荷电状态的估计是可行的,有较高的估计精度,并能减小长时间放电引起的误差累积。
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