本文關鍵詞： 濾波器 無跡卡爾曼 等效電路模型　出處：《電力電子技術》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：采用傳統(tǒng)無跡卡爾曼濾波器(UKF)來估計鋰電池荷電狀態(tài)(SOC)的結果較為精確,但其應用前提是要精確獲得系統(tǒng)過程噪聲和觀測噪聲的統(tǒng)計特性。結合UKF與自適應濾波,提出一種自適應UKF(AUKF)算法,以二階RC等效電路模型為基礎,并以磷酸鐵鋰電池為測試對象,通過實驗數(shù)據(jù)結合最小二乘法完成模型參數(shù)辨識,提出并詳細給出基于無損交換(UT)自適應卡爾曼濾波器的算法步驟,測試實驗結果表明:采用AUKF的算法估計鋰電池SOC精度在恒流和美國城市循環(huán)工況(UDDS)動態(tài)工況下均能達到1.2%以內(nèi),相比傳統(tǒng)的UKF算法具有更強的估計精度和自適應跟蹤能力。
[Abstract]:Based on UKF and adaptive filtering , an adaptive UKF ( AUKF ) algorithm is proposed . Based on the UKF and adaptive filtering , an adaptive UKF ( AUKF ) algorithm is proposed . Based on the second order RC equivalent circuit model , an adaptive UKF ( AUKF ) algorithm is proposed .

【作者單位】： 武漢理工大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(51477125) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB632505)~~
【分類號】：TM912;TN713

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本文編號：1526309