【摘 要】
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在锂电池组提供动力的小型无人机中,对锂电池组进行准确、可靠的荷电状态估计（state of charge,SOC）尤为重要.针对传统SOC估算方法存在计算量大、估计不准确等缺点,通过对锂电
【基金项目】
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国防基础科研计划项目(B3120133002);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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在锂电池组提供动力的小型无人机中,对锂电池组进行准确、可靠的荷电状态估计（state of charge,SOC）尤为重要.针对传统SOC估算方法存在计算量大、估计不准确等缺点,通过对锂电池组建立Thevenin模型,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（Estimation kalman filter,EKF）算法的小型无人机锂电池组SOC实时估算方法.通过采用串联7节4Ah钴酸锂电池单体的锂电池组进行实验验证.实验表明该方法对小型无人机锂电池SOC估计误差低于4%,在误差允许范围内,基本满足了对小型无人机锂电
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