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利用共同扩展卡尔曼滤波预估电池荷电状态的方法

822   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-18 23:35:24
一种利用共同扩展卡尔曼滤波预估电池荷电状态(State?of?Charge,SOC)的方法，其技术要点是，提出一种电动汽车用锂电池的噪声混合模型，在SOC状态方程的基础上，加上对电流输入噪声的状态描述，对噪声混合模型应用共同扩展卡尔曼滤波(Joint?EKF)算法实现对电动汽车用动力锂电池的SOC及电流噪声的同步估计。所述的卡尔曼滤波器采用共同扩展的卡尔曼滤波器，并采用电池管理系统启动时保存的历史SOC及对应误差的数据，滤波器中采用的电池模型采用噪声混合模型。所述的动力电池SOC预估方法具有方便实时预估SOC，预估精确度高等特点，适用于需要使用动力电池的纯电动车和混合动力电动车。
声明：
“利用共同扩展卡尔曼滤波预估电池荷电状态的方法” 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)
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