【摘 要】
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针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在噪声不确定及工况复杂情况下锂电池荷电状态(SoC)估计精度低的问题,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的估计方法.建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)参数辨识方法,将Sage-Husa自适应滤波算法与UKF相结合对系统噪声协方差进行实时更新.仿真结果表明:在美国城市循环(UDDS)工况下UKF算法最大相对误差为4.90％,均方根误差为0.003 3,改进的AUKF算法最大相对误差为3.28％,均方根误差为0.002 0,相比
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针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在噪声不确定及工况复杂情况下锂电池荷电状态(SoC)估计精度低的问题,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的估计方法.建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)参数辨识方法,将Sage-Husa自适应滤波算法与UKF相结合对系统噪声协方差进行实时更新.仿真结果表明:在美国城市循环(UDDS)工况下UKF算法最大相对误差为4.90％,均方根误差为0.003 3,改进的AUKF算法最大相对误差为3.28％,均方根误差为0.002 0,相比于UKF算法,AUKF算法具有更高的精度和更好的稳定性.
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