【摘 要】
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针对放电条件下,航空锂电池的放电情况,考虑了电流及温度对极化参数的影响的电池模型。电池电荷状态（State of Charge,SOC）对于电池是十分重要的性能,为了精准估计航空锂电池的
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院/检测研究所,西南科技大学信息工程学院
【基金项目】
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四川省科技厅重点研发项目（2017FZ0013）, 四川省教育厅科研项目（17ZB0453）, 绵阳市科技局科技攻关项目（15G-03-3）
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针对放电条件下,航空锂电池的放电情况,考虑了电流及温度对极化参数的影响的电池模型。电池电荷状态（State of Charge,SOC）对于电池是十分重要的性能,为了精准估计航空锂电池的电池电荷状态（State of Charge,SOC）,尝试使用无迹卡尔曼滤波（UKF）对航空锂电池的SOC进行估算,无迹卡尔曼滤波是一种新型的滤波估计算法。UKF以无损变换变换为基础,摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,采用卡尔曼线性滤波框架,对于一步预测方程,使用无迹（UT）变换来处理均值和协方差的非线性传递,就成
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