【摘 要】
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随着电池充放电次数的增加,电池充放电特性会发生变化,难以使用单一数学模型加以描述,从而限制了传统卡尔曼滤波预测电池SOC值的精度。针对不同充放电次数的电池分别建立数学
【基金项目】
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安徽省质量工程项目“芜湖职业技术学院江苏新通达汽车智能技术校企合作实践基地”(2017sjjd041),芜湖职业技术学院校级重点项目“基于交互多模型卡尔曼滤波的动力电池荷电状态测量”(Wzyzrzd201702)
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随着电池充放电次数的增加,电池充放电特性会发生变化,难以使用单一数学模型加以描述,从而限制了传统卡尔曼滤波预测电池SOC值的精度。针对不同充放电次数的电池分别建立数学模型,并通过卡尔曼滤波对不同模型的电池荷电状态进行预测。采用模糊推理确定不同模型预测结果的权重,并加权求和作为最终结果。实验表明,该预测方法在不增加测量装置硬件成本的基础上,有效提高了电池SOC值的预测精度。
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