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公开(公告)号：CN105116343B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201510521981.9
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为最小二乘支持向量机的动力电池电荷状态估计方法及系统，本法步骤为：Ⅰ、用动力电池模型及参数由含遗忘因子的最小二乘FFRLS求得开路电压Uoc；Ⅱ、用FFRLS拟合得到Uoc‑SOC的关系；Ⅲ、建立在线最小二乘支持向量机LS‑SVM的SOC训练模型；Ⅳ、估计SOC的初值，安时积分法估计SOC；Ⅴ、修正、补偿安时积分法估计的SOC。本系统电压电流传感器实时信号接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，计算处理所得实时SOC估计值直接显示。本发明有效地补偿拟合误差和安时积分法的累计误差；在线实时地调整模型参数，运算速度快，跟踪能力强，估计准确，实验表明本法SOC估计精度，平均绝对误差仅为1.28％。
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公开(公告)号：CN105093121A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510405189.7
申请日：2015-07-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种似然度函数粒子滤波的动力电池电荷状态估计方法和系统，由电池Thevenin模型，得到状态和量测方程，参数初始化后，进行状态预测计算状态预测值的均值和协方差，再重新采样、重构采样分布函数。计算电池端电压预测值，计算粒子权值，权值归一化和计算有效粒子数。有效粒子数Neff与有效粒子数阈值Nthr比较，当Neff小于Nthr，采用拉普拉斯分布作为似然度函数，并引入方差调节因子和工况适应因子，以自适应地修改似然度函数的方差，适应动力电池不同工况。最终得到更新的SOC估计值和协方差。本系统微控制器连接电压和电流传感器，微控制器内有各程序执行模块。本发明加大有效粒子数；有效避免了方差的过修正；估算精度优。
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公开(公告)号：CN105116343A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510521981.9
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为最小二乘支持向量机的动力电池电荷状态估计方法及系统，本法步骤为：Ⅰ、用动力电池模型及参数由含遗忘因子的最小二乘FFRLS求得开路电压Uoc；Ⅱ、用FFRLS拟合得到Uoc-SOC的关系；Ⅲ、建立在线最小二乘支持向量机LS-SVM的SOC训练模型；Ⅳ、估计SOC的初值，安时积分法估计SOC；Ⅴ、修正、补偿安时积分法估计的SOC。本系统电压电流传感器实时信号接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，计算处理所得实时SOC估计值直接显示。本发明有效地补偿拟合误差和安时积分法的累计误差；在线实时地调整模型参数，运算速度快，跟踪能力强，估计准确，实验表明本法SOC估计精度，平均绝对误差仅为1.28％。
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公开(公告)号：CN105093121B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201510405189.7
申请日：2015-07-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种似然度函数粒子滤波的动力电池电荷状态估计方法和系统，由电池Thevenin模型，得到状态和量测方程，参数初始化后，进行状态预测计算状态预测值的均值和协方差，再重新采样、重构采样分布函数。计算电池端电压预测值，计算粒子权值，权值归一化和计算有效粒子数。有效粒子数Neff与有效粒子数阈值Nthr比较，当Neff小于Nthr，采用拉普拉斯分布作为似然度函数，并引入方差调节因子和工况适应因子，以自适应地修改似然度函数的方差，适应动力电池不同工况。最终得到更新的SOC估计值和协方差。本系统微控制器连接电压和电流传感器，微控制器内有各程序执行模块。本发明加大有效粒子数；有效避免了方差的过修正；估算精度优。
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