【摘 要】
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作为电动车辆的技术瓶颈,动力电池具有强时变非线性特性且可测量有限,使用时易受温度和老化的影响,全寿命周期和宽温度下精确状态估计一直是行业的技术难题。为此,该文首先使
【机 构】
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电动车辆国家工程实验室（北京理工大学）,北京空间飞行器总体设计部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51707011,51877009)
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作为电动车辆的技术瓶颈,动力电池具有强时变非线性特性且可测量有限,使用时易受温度和老化的影响,全寿命周期和宽温度下精确状态估计一直是行业的技术难题。为此,该文首先使用不同温度和不同老化阶段的数据,建立了具有温度和老化意识的多阶段模型;然后利用概率密度函数计算单一模型的权值,提出了多阶段模型融合驱动的动力电池荷电状态(SOC)和容量协同估计方法;最后考虑不确定老化和温度因素的验证结果表明,提出的方法具有较高的SOC和容量估计精度,且对初值误差不敏感,-10%~50%初始误差时SOC估计误差小于2%,收敛速度
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