【摘 要】
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电池荷电状态(SOC)是电池重要的性能指标之一,为电池管理系统实现管理控制提供了重要依据。针对卡尔曼滤波算法不能预估和修正噪声的问题,引入改进的Sage-Husa噪声估计器,构
【机 构】
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金华职业技术学院,中国航天科工二院206所
【基金项目】
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浙江省公益技术应用研究项目(LGG20F030004)
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电池荷电状态(SOC)是电池重要的性能指标之一,为电池管理系统实现管理控制提供了重要依据。针对卡尔曼滤波算法不能预估和修正噪声的问题,引入改进的Sage-Husa噪声估计器,构成自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)估算动力锂电池SOC。同时针对计算机在进行浮点运算时存在单位舍入误差问题,采用UD分解算法,保证任意时刻状态估计协方差矩阵的对称正定性,限制由于计算误差引起的滤波发散,提高算法的精度和稳定性。通过MATLAB仿真对本文算法进行了验证,并与标准EKF算法进行比较,结果表明该算法具有较高的估算精度和
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