【摘 要】
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当噪声的统计特性未知时,基于锂电池的戴维宁等效电路模型并使用扩展卡尔曼滤波（EKF）方法进行在线估算锂电池的荷电状态,会导致精确度迅速下降,容易发散。本文使用Sage-Husa自
【基金项目】
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国家自然科学基金(61304186)
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当噪声的统计特性未知时,基于锂电池的戴维宁等效电路模型并使用扩展卡尔曼滤波（EKF）方法进行在线估算锂电池的荷电状态,会导致精确度迅速下降,容易发散。本文使用Sage-Husa自适应滤波算法来代替扩展卡尔曼滤波算法,并利用Matlab进行建模仿真比较。仿真结果误差大幅度减小,曲线趋于平滑。结果表明,在干扰噪声未知的环境下,基于Sage-Husa自适应滤波的荷电状态估计可以提高荷电状态在线估计的精度。
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