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基于自适应无迹卡尔曼滤波器的锂电池SOC估计
被引：14
作者：
曹夏令
费亚龙
孙绍博
谢长君
机构：
[1] 武汉理工大学自动化学院
来源：
关键词：
滤波器;
无迹卡尔曼;
等效电路模型;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM912 [蓄电池];
TN713 [滤波技术、滤波器];
学科分类号：
080508 [光电信息材料与器件];
080802 [电力系统及其自动化];
摘要：
采用传统无迹卡尔曼滤波器(UKF)来估计锂电池荷电状态(SOC)的结果较为精确,但其应用前提是要精确获得系统过程噪声和观测噪声的统计特性。结合UKF与自适应滤波,提出一种自适应UKF(AUKF)算法,以二阶RC等效电路模型为基础,并以磷酸铁锂电池为测试对象,通过实验数据结合最小二乘法完成模型参数辨识,提出并详细给出基于无损交换(UT)自适应卡尔曼滤波器的算法步骤,测试实验结果表明:采用AUKF的算法估计锂电池SOC精度在恒流和美国城市循环工况(UDDS)动态工况下均能达到1.2%以内,相比传统的UKF算法具有更强的估计精度和自适应跟踪能力。
引用
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