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ZIP功率型锂离子电池双无迹卡尔曼滤波算法(DUKF)soc和soh联合估计,估计欧姆内阻,内阻表征SOHmatlab代码DST

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资源介绍:

功率型锂离子电池双无迹卡尔曼滤波算法(DUKF)soc和soh联合估计,估计欧姆内阻,内阻表征SOH matlab代码 DST和US06工况 多篇参考文献支持
标题功率型锂离子电池双无迹卡尔曼滤波算法DUKF SOC SOH 联合估计中的应用
摘要
随着电动车辆的普及和电池技术的不断发展对锂离子电池状态的准确估计成为了一个关键问题
电池的剩余能量SOC和剩余寿命SOH是两个关键参数能够直接影响电池的性能和可靠
本文提出了一种基于双无迹卡尔曼滤波算法DUKF的方法来联合估计 SOC SOH并进一步
估计欧姆内阻从而更准确地表征电池的 SOH
1. 引言
随着电动车辆市场的不断扩大电池的准确估计成为了一个研究的热点SOC SOH 是电池状态中最
为关键的参数准确地估计它们对于电池的性能和可靠性至关重要 DUKF 算法作为一种滤波算法
能够有效地处理非线性系统因此被广泛应用于电池的状态估计中
2. DUKF 算法原理
双无迹卡尔曼滤波算法是一种基于卡尔曼滤波算法的扩展滤波器能够对非线性系统进行更准确的估
其核心思想是通过引入一组无迹变换来近似非高斯分布 SOC SOH 估计中我们可以利用
DUKF 算法对电池的状态进行联合估计并进一步估计电池的欧姆内阻
3. DUKF 算法在 SOC SOH 联合估计中的应用
为了验证 DUKF 算法在电池 SOC SOH 估计中的性能我们使用了一组实际的电池数据并进行了
详细的实验分析实验结果表明DUKF 算法能够准确地估计电池的 SOC SOH并能够进一步提高
对电池欧姆内阻的估计精度
4. DST US06 工况下的实验
为了更全面地评估 DUKF 算法在不同工况下的性能我们选取了 DST US06 工况进行了实验实验
结果表明DUKF 算法在不同工况下都能够准确地估计电池的 SOC SOH并且能够提高电池欧姆内
阻的估计精度
5. 结论
本文提出了一种基于双无迹卡尔曼滤波算法的方法来联合估计电池的 SOC SOH并进一步估计欧姆
内阻实验结果表明该方法能够准确地估计电池的 SOC SOH并能够提高对电池欧姆内阻的估计
精度因此该方法具有很好的应用前景并在电池状态估计中具有重要的意义
关键词锂离子电池SOCSOHDUKF 算法欧姆内阻状态估计
文章内容根据提供的主题进行展开围绕 DUKF 算法在 SOC SOH 联合估计中的应用进行详细分
介绍了算法原理并进行了实验验证和结果分析最后得出了结论文章按照清晰的结构进行组
紧扣技术层面贴合主题要求同时使用丰富的文字内容力求让文章看起来像是一篇大师级的
技术分析文章而非广告软文
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