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公开(公告)号：CN110095723A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201810105457.7
申请日：2018-01-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/382
Abstract: 本发明属于电动汽车动力电池管理领域，涉及一种电池模型参数与SOC的在线联合估计方法。该方法主要包括以下步骤：首先采集实验数据，建立电池模型；其次利用两个SOC计算模块并行估计SOC，一个采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，另一个先利用EKF算法，一段时间后加入突变扰动，再利用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估算。然后将两个模块的估算结果进行加权平均，获得当前SOC估计结果。最后采用遗忘因子最小二乘法(FFRLS)对电池模型参数进行在线辨识，从而融合了EKF、UKF和FFRLS算法，实现模型参数的实时更新与SOC的在线估计，有效消除模型误差的影响，提高SOC估算精度和算法稳定性。
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