【摘 要】
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锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统(battery management system,BMS)对锂电池进行管理的重要指标。针对传统SOC估计方法存在的精度低、计算复杂和鲁棒性
【机 构】
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磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室,西南交通大学电气工程学院
【基金项目】
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四川省科技计划(2019JDTD0003)
论文部分内容阅读
锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)是电池管理系统(battery management system,BMS)对锂电池进行管理的重要指标。针对传统SOC估计方法存在的精度低、计算复杂和鲁棒性差等问题,提出一种基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波(singular value decomposition unscented Kalman filter,SVD-UKF)的SOC估计方法。利用无迹变换(unscented transformation,UT)提高了计算精度的同时降低了计算量,并且
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