【摘 要】
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针对动力锂电池常用的荷电状态（SOC）估计算法存在的扩展卡尔曼滤波法精度低、无迹卡尔曼滤波法收敛速度慢等问题,在动力锂电池的Randles等效模型的基础上,通过脉冲放电实验对模
【基金项目】
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国家自然科学基金（61174135）, 广东省科技计划项目（2015A010106005）资助
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针对动力锂电池常用的荷电状态（SOC）估计算法存在的扩展卡尔曼滤波法精度低、无迹卡尔曼滤波法收敛速度慢等问题,在动力锂电池的Randles等效模型的基础上,通过脉冲放电实验对模型参数进行辨识;并设计了一种基于迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）联合估计的SOC估计法。在电池实验平台上设计模拟工况实验,实验分析表明：该算法的SOC初值修正速度快于EKF和UKF,计算量比UKF小,且稳态误差不超过1.5%,相对扩展卡尔曼滤波（EKF）提高了40%,是一个收敛快、计算量少、静差小的迭代估计算
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