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基于改进自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂电池荷电状态估计 被引量：3
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作者 张海涛 刘新天 《汽车工程师》 2023年第11期12-18,共7页
针对变窗口自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法在窗口改变时窗口长度发生突变,窗口序列数据急剧减少,导致状态估计误差增大,稳定性和精确度下降的问题,基于二阶RC等效电路模型,并采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)算法进行参数辨识,结合改进后... 针对变窗口自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法在窗口改变时窗口长度发生突变,窗口序列数据急剧减少,导致状态估计误差增大,稳定性和精确度下降的问题,基于二阶RC等效电路模型,并采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)算法进行参数辨识,结合改进后的变窗口AUKF算法估计锂电池荷电状态(SOC)。在城市道路循环(UDDS)工况下进行试验验证,并与无迹卡尔曼滤波(UKF)、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)及变窗口AUKF算法进行对比,结果表明,改进后的变窗口AUKF算法将平均误差控制在0.38%以内,具有更高的精确性和收敛性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波 荷电状态 变窗口噪声估计器 自适应滤波
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