【摘 要】
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针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂电池荷电状态(SOC)时忽略了系统噪声时变特性问题,导致估算精度降低,故提出了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法.通过建立电池模型,利用UKF对SOC进行估算的同时,结合Sage-Husa自适应滤波算法时刻对系统噪声进行估计和修正,进而提高估算SOC时的精度.通过在不同工况下对AUKF算法进行验证,其结果表明,AUKF具有较强的估算精度和稳定性,将均方根误差(RMSE)控制在1.1%以内,估算结果明显优于UKF算法.
【机 构】
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奇瑞万达贵州客车股份有限公司,贵州贵阳550001;贵州大学,贵州贵阳550025
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针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂电池荷电状态(SOC)时忽略了系统噪声时变特性问题,导致估算精度降低,故提出了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法.通过建立电池模型,利用UKF对SOC进行估算的同时,结合Sage-Husa自适应滤波算法时刻对系统噪声进行估计和修正,进而提高估算SOC时的精度.通过在不同工况下对AUKF算法进行验证,其结果表明,AUKF具有较强的估算精度和稳定性,将均方根误差(RMSE)控制在1.1%以内,估算结果明显优于UKF算法.
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