【摘 要】
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电池荷电状态(state-of-charge,SOC)受到温度、充放电倍率、循环寿命等因素的影响,扩展卡尔曼滤波(EKF)估计电池SOC常用方法之一。针对传统扩展卡尔曼滤波电池SOC估计方法存
【机 构】
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北京信息科技大学北京电动车辆协同创新中心;
【基金项目】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF16032);科技创新服务能力建设-科研基地-新能源汽车北京实验室(PXM2016_014224_000004)
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电池荷电状态(state-of-charge,SOC)受到温度、充放电倍率、循环寿命等因素的影响,扩展卡尔曼滤波(EKF)估计电池SOC常用方法之一。针对传统扩展卡尔曼滤波电池SOC估计方法存在的观测方程误差影响SOC估算精度的问题,考虑温度、充放电倍率等因素对观测方程误差的影响,结合模糊控制理论,提出了基于模糊控制的扩展卡尔曼滤波SOC估计法。该方法建立Mamdani型模糊控制器,以温度和充放电电流作为模糊控制器的输入,观测矩阵修正系数作为模糊控制器的输出实时改进滤波过程。仿真结果表明基于模糊修正的扩展卡尔曼滤波法可以提高SOC估计精度,减小由观测方程误差造成的SOC估算误差,在实际工况中,具有较强的适应性。
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