[发明专利]一种基于UKF-AUKF的锂电池SOC联合估计方法在审
| 申请号： | 202210395241.5 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN114839550A | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 卢云帆;邢丽坤 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/387 | 分类号： | G01R31/387;G01R31/367 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232000 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障。为了降低实际复杂工况下，电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差，采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对锂电池二阶等效模型进行在线参数辨识，再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计锂电池SOC，将时变参数反馈到SOC估计的模型中，提高SOC估计精度和对各工况适应性，UDDS工况下通过与离线单一扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、在线双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)进行比较分析，实验结果验证了UKF‑AUKF的精确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ukf aukf 锂电池 soc 联合 估计 方法 | ||
【主权项】：
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