【摘 要】
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电动车电池的电荷状态(SOC)准确估计是整个电池管理系统(BMS)安全充放电的基础。考虑到非线性系统的 SOC估计中的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)具有较大的近似值和线性近似值,因此
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电动车电池的电荷状态(SOC)准确估计是整个电池管理系统(BMS)安全充放电的基础。考虑到非线性系统的 SOC估计中的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)具有较大的近似值和线性近似值,因此提出了一种无味卡尔曼滤波算法滤波算法(UKF),该方法是将磷酸铁锂电池与测试 1 阶 RC 模型,识别参数并估算电池 SOC。由初始值确定的安培时间积分方法的估计值用作标准值,并且在初始 SOC 为 60%和 100%的两种情况下,通过 MATLAB 仿真验证了 EKF 和 UKF 的 SOC 估计精度。根据SOC 估计,UKF
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