本发明公开了
锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障。为了降低实际复杂工况下,电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差,采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对锂电池二阶等效模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计锂电池SOC,将时变参数反馈到SOC估计的模型中,提高SOC估计精度和对各工况适应性,UDDS工况下通过与离线单一扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、在线双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)进行比较分析,实验结果验证了UKF‑AUKF的精确性和鲁棒性。
声明:
“基于UKF-AUKF的锂电池SOC联合估计方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)