【摘 要】
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SOC是反应锂电池剩余荷电状态的一个值.对电池荷电状态（SOC）的准确估算在电池管理系统（BMS）中意义重大.目前锂电池模型参数识别最常用的方法是递推最小二乘法（RLS,Recursive Least Square）,但该算法中的固定遗忘因子很难满足锂电池的各种工况，导致参数识别在不同工况下的差异较大，不具有很好的适应性.因此，本文在二阶RC电路等效模型的基础上，采用一种可变遗忘因子参数识别VFF
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SOC是反应锂电池剩余荷电状态的一个值.对电池荷电状态（SOC）的准确估算在电池管理系统（BMS）中意义重大.目前锂电池模型参数识别最常用的方法是递推最小二乘法（RLS,Recursive Least Square）,但该算法中的固定遗忘因子很难满足锂电池的各种工况，导致参数识别在不同工况下的差异较大，不具有很好的适应性.因此，本文在二阶RC电路等效模型的基础上，采用一种可变遗忘因子参数识别VFFRLS和AEKF联合算法对锂电池SOC进行在线估计，从而减小由于参数辨识而引起的SOC估计误差.基于UDDS工况采用该联合算法对锂电池SOC进行估计，最后与RLS-AEKF算法以及单个AEKF算法进行比较，结果表明：VFFRLS-AEKF联合算法具有更高的准确性和稳定性.
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