【摘 要】
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准确估算电池荷电状态（SOC）是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波（EKF）估算电池SOC精度,将灰色预测模型（GM）和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波（GM-EKF）算法用于电池SO
【机 构】
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广西大学机械工程学院,广西制造系统与先进制造技术重点实验室（广西大学机械工程学院）
【基金项目】
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国家自然科学基金（51267002,51667006）、广西自然科学基金（2015GXNSFAA139287）、广西制造系统与先进制造技术重点实验室项目（15-140-30S002）和广西研究生教育创新计划项目（YCSW2017038）资助.
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准确估算电池荷电状态（SOC）是电池管理系统的核心技术之一。为提高扩展卡尔曼滤波（EKF）估算电池SOC精度,将灰色预测模型（GM）和EKF融合,构建灰色扩展卡尔曼滤波（GM-EKF）算法用于电池SOC估算。该算法首先用GM（1,1）替代EKF算法中Jacobian矩阵,对当前时刻电池系统状态预测,即实现系统状态先验估算;再通过观测值对系统状态进行更新和修正,获得后验估算值,实现对电池SOC的估算;最后在自主搭建的电池实验平台上对电池进行模拟工况放电实验。实验结果表明,GM-EKF算法相比EKF算法,估算
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