本发明涉及一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的
锂电池荷电状态估计方法,其步骤为:S1、基于锂电池的二阶等效电路模型获取模型的状态方程和输出方程,并进行离散化得到离散化模型的状态空间方程;S2、通过电池放电的电压响应曲线、模型的状态方程和输出方程辨识模型参数;S3、将辨识的参数代入模型的状态方程和输出方程,以脉冲放电为模型输入,对比模型输出端电压与实际端电压,验证模型精度;S4、建立自适应无迹卡尔曼滤波算法,自适应更新计算状态空间方程的系统噪声协方差和观测噪声协方差;S5、基于自适应无迹卡尔曼滤波算法,利用卡尔曼滤波器估计锂电池端电压值和锂电池SOC值。本发明能够准确估计锂电池荷电状态,误差小,估计精度高。
声明:
“基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计方法” 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。
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