【摘 要】
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针对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计中由先验噪声统计特性未知导致的估计精度不高和鲁棒性差的问题,以二阶Thevenin等效电池模型为研究对象,提出一种改进型自适应
【机 构】
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青岛大学电气工程学院,胜利油田石油开发中心有限公司,电动汽车智能化动力集成技术国家地方联合工程研究中心（青岛）
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)子课题(2014AA052303-1),山东省重点研发计划(2019GGX104019)
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针对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)估计中由先验噪声统计特性未知导致的估计精度不高和鲁棒性差的问题,以二阶Thevenin等效电池模型为研究对象,提出一种改进型自适应平方根容积卡尔曼滤波器(adaptive square-root cubature Kalman fliter,ASRCKF)。改进型ASRCKF算法使用有偏噪声估值器对系统噪声和观测噪声协方差进行自适应更新,保证了协方差矩阵的非负定性。仿真结果表明,改进型ASRCKF算法能够准确地估算出锂电池SOC值,预测误差保持在
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