本發明公開了鋰電池荷電狀態(SOC)的精確估計是電動汽車安全行駛的保障。為了降低實際復雜工況下,電池模型不契合實際電池參數時變特性造成的誤差,采用無跡卡爾曼濾波算法(UKF)對鋰電池二階等效模型進行在線參數辨識,再聯合自適應無跡卡爾曼濾波算法(AUKF)估計鋰電池SOC,將時變參數反饋到SOC估計的模型中,提高SOC估計精度和對各工況適應性,UDDS工況下通過與離線單一擴展卡爾曼濾波算法(EKF)、在線雙擴展卡爾曼濾波算法(DEKF)進行比較分析,實驗結果驗證了UKF?AUKF的精確性和魯棒性。
聲明:
“基于UKF-AUKF的鋰電池SOC聯合估計方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)