【摘 要】
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锂离子电池组的荷电状态(SOC)估算精度是制约电动汽车发展的关键技术之一,它影响汽车的行驶安全、电池寿命和均衡器效果等关键性能。设计了一种主元分析法(PCA)-蚁群算法(ACO
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锂离子电池组的荷电状态(SOC)估算精度是制约电动汽车发展的关键技术之一,它影响汽车的行驶安全、电池寿命和均衡器效果等关键性能。设计了一种主元分析法(PCA)-蚁群算法(ACO)-Elman动态神经网络-无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。试验结果表明,通过算法间取长补短,既可以克服系统输入变量维数大、Elman神经网络易陷入局部最优、UKF过于依赖模型等缺陷,又使均方差维持在1%之内,提高了算法的稳定性,且复杂程度较低。通过Advisor 2002软件验证结果表明,在实际行驶工况下,虽然误差曲线波动略大,但后
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