【摘 要】
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针对锂电池工作在温度不恒定的环境中时单个模型无法捕捉电池参数动态变化,导致电池模型误差增大,荷电状态估计精度下降的问题,提出使用交互式多模型平方根无迹卡尔曼滤波算
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,中国航空工业集团有限公司
【基金项目】
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航空科学基金资助项目(20183352030),国家自然科学基金资助项目(61371041),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NS2017019),南京航空航天大学研究生创新基地开放基金立项资助项目(kfjj20190309)
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针对锂电池工作在温度不恒定的环境中时单个模型无法捕捉电池参数动态变化,导致电池模型误差增大,荷电状态估计精度下降的问题,提出使用交互式多模型平方根无迹卡尔曼滤波算法来估计电池荷电状态.以戴维宁电池模型为基础建立了一组电池温度子模型,并实现参数辨识;在平方根无迹卡尔曼滤波的基础上,利用交互式多模型方法估计电池荷电状态,通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换.实验结果表明,交互式多模型方法融合了不同温度下的电池信息,增强了荷电状态估计的精度和鲁棒性.
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