【摘 要】
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蓄电池荷电状态(SOC)的准确估计对提高电池的动态性能和能量利用效率至关重要。针对现有卡尔曼滤波SOC估计方法所存在的估计精度低、鲁棒性差等问题,提出一种基于参数在线辨
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西自动检测技术与仪器重点实验室,桂林电子科技大学教学实践部
【基金项目】
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广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金项目(YQ16111),桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2019YCXS096)
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蓄电池荷电状态(SOC)的准确估计对提高电池的动态性能和能量利用效率至关重要。针对现有卡尔曼滤波SOC估计方法所存在的估计精度低、鲁棒性差等问题,提出一种基于参数在线辨识结合迭代中心差分卡尔曼滤波算法(ICDKF)的蓄电池SOC估计方法。利用带遗忘因子的递推最小二乘算法(FFRLS)实现对蓄电池模型参数的在线辨识,提高系统的动态响应特性。ICDKF避免了复杂的雅克比矩阵的推导,通过迭代测量更新,提高估计精度,同时利用Levenberg-Marquardt算法优化ICDKF,在每次迭代过程中修正预测协方差矩
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