基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计技术研究,自适应无迹卡尔曼滤波算法在锂离子电池荷电状态SOC估计中的应用与优化,基于自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)锂离子电池荷电状态SOC估计
iRRbbATr271.1KB需要积分:1资源文件列表:
基于自适应无迹卡尔曼滤波算法锂离子电池荷电 大约有10个文件 
1.jpg 94.58KB - 基于自适应无迹卡尔曼.html 154.48KB
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂.txt 1.8KB
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子.txt 2.1KB
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状.html 156.34KB
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态.txt 1.75KB
- 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估.txt 2.34KB
- 探索算法锂离子电池估计的深度解析在电动汽车.txt 2.16KB
- 本文将介绍一种基于自适应无迹卡.txt 1.35KB
- 标题基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状.doc 1.81KB
资源介绍:
基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计技术研究,自适应无迹卡尔曼滤波算法在锂离子电池荷电状态SOC估计中的应用与优化,基于自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)锂离子电池荷电状态SOC估计。 ,基于AUKF算法;锂离子电池;SOC估计;荷电状态;无迹卡尔曼滤波算法;电池状态估计,基于AUKF算法的锂离子电池SOC估计技术研究
标题：基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态 SOC 估计
摘要：随着电动汽车等领域的快速发展，锂离子电池作为重要的能源储存装置之一，其荷电状态（
State of Charge，SOC）估计的准确性变得越来越重要。本文基于自适应无迹卡尔曼滤波算法（
Adaptive Unscented Kalman Filter，AUKF），对锂离子电池的 SOC 进行估计。通过对实际
测试数据的分析，证明了 AUKF 算法在 SOC 估计方面的优越性和有效性。
关键词：锂离子电池；荷电状态（SOC）估计；自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）
1. 引言
电动汽车等能源领域的发展对锂离子电池荷电状态（State of Charge，SOC）估计提出了更高的
要求。准确的 SOC 估计能够提高电池系统的可靠性、增强对电池工作状态的了解，并有效延长电池的
寿命。然而，由于电池的非线性、不确定性以及不可观测性等因素，SOC 估计面临着一定的挑战。因
此，本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波算法（AUKF）的 SOC 估计方法。
2. 锂离子电池 SOC 估计的问题与挑战
2.1. 锂离子电池的特性与模型
2.2. SOC 估计的问题
2.3. 传统 SOC 估计方法存在的不足
3. 自适应无迹卡尔曼滤波算法
3.1. 无迹卡尔曼滤波算法原理
3.2. 自适应无迹卡尔曼滤波算法的改进
3.3. AUKF 算法的优势与适用性
4. 基于 AUKF 的 SOC 估计方法
4.1. SOC 估计模型建立
4.2. AUKF 算法在 SOC 估计中的应用
4.3. 算法参数的选择与自适应调节
5. 实验结果与分析
5.1. 实验环境与数据采集
5.2. 基于 AUKF 的 SOC 估计结果分析
5.3. 与传统方法的对比分析
6. 结论与展望
UodmOcRpM