【摘 要】
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作为电池管理系统重要参数之一，锂离子电池荷电状态（State of Charge， SOC）的准确估计可以确保电池的安全运行。然而SOC无法通过设备直接测量，需采用安时法进行求解，计算结果依赖于电流的测量精度。电池在实际测试中，由于环境噪声、测量设备等问题，会使得电流测量产生一定的误差，增大SOC估计难度，为了能很好的获得SOC估计值，文中选用二阶等效电路模型作为研究对象。针对带有遗忘因子的递推最
【机 构】
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陕西铁路工程职业技术学院铁道装备制造学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划资助项目（2021JM-542）； 陕西铁路工程职业技术学院供电科技创新团队资助项目（KJTD201901）； 陕西铁路工程职业技术学院中青年科技人才培育资助项目（KJRC201905）； 陕西铁路工程职业技术学院科研基金资助项目（KY2020-54）；
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作为电池管理系统重要参数之一，锂离子电池荷电状态（State of Charge， SOC）的准确估计可以确保电池的安全运行。然而SOC无法通过设备直接测量，需采用安时法进行求解，计算结果依赖于电流的测量精度。电池在实际测试中，由于环境噪声、测量设备等问题，会使得电流测量产生一定的误差，增大SOC估计难度，为了能很好的获得SOC估计值，文中选用二阶等效电路模型作为研究对象。针对带有遗忘因子的递推最小二乘法在参数辨识中易受到噪声等环境因素的干扰的缺点，提出了偏差补偿最小二乘法实现模型参数的准确辨识，并结合无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行估计。针对无迹卡尔曼滤波算法稳定性差等缺点，提出利用权重向量更新滤波算法中的卡尔曼滤波增益。通过试验验证表明，所提算法估计SOC的总误差控制在2.7%以内，验证了算法的鲁棒性和有效性。
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