【摘 要】
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电池荷电状态（state of charge,SOC）的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61527809;61273097;51277116;61403162);国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61320106011)资助~~
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电池荷电状态（state of charge,SOC）的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）的SOC估计方法过度依赖于精确的电池模型,并且要求系统噪声必须服从高斯白噪声分布.为解决上述问题,基于模糊神经网络（fuzzy neural network,FNN）建立模型误差预测模型,并藉此修正扩展卡尔曼滤波测量噪声协方差,以实现当模型误差较小时对状态估计进行测量更新,而当模型误差较大时只进
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