【摘 要】
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针对噪声的未知统计特性会导致锂电池荷电状态估计精度不高的问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法。算法以锂电池的Thevenin一阶RC模型为研究基础,初始阶段基于协方差匹配
【基金项目】
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江苏理工学院科研横向项目(KYH20163)
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针对噪声的未知统计特性会导致锂电池荷电状态估计精度不高的问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法。算法以锂电池的Thevenin一阶RC模型为研究基础,初始阶段基于协方差匹配判据对状态初值偏差情况进行判断,若存在偏差则引入次优渐消因子修正均值协方差进行抑制,能有效克服状态初值偏差问题,在后继估计过程中,利用Sage-Husa估计器在线估计未知观测噪声的统计特性,以减小荷电状态的估计误差。最终实验结果表明,自适应无迹卡尔曼滤波算法能明显改善锂电池荷电状态的估计精度和收敛速度。
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