【摘 要】
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针对车载动力电池SOC估计精度欠佳的问题,提出一种改进型无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。引入基于残差特性的异常状态检测机制,异常状态下采用改进的自适应衰减因子修正UKF合模型
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB470003)
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针对车载动力电池SOC估计精度欠佳的问题,提出一种改进型无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。引入基于残差特性的异常状态检测机制,异常状态下采用改进的自适应衰减因子修正UKF合模型为基础,应用递推最小二乘法辨识电池参数,利用改进型UKF算法对电池SOC进行估计,并从多个角度进行了仿真验证分析。结果表明,改进型UKF算法具有很好的鲁棒性和跟踪速度,各类误差精度均控制在5%以内。
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