【摘 要】
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磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态（SOC）估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生
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磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态（SOC）估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法,对模型参数进行在线辨识,并将自适应卡尔曼滤波算法（AKF）用于此模型,在线估计电池的SOC。实验结果表明：AKF可以实时修正模型误差,实时估计SOC的动态变化,估算精度高,
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