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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
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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 ChargeSOC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 FilterAUKF),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 ChargeSOC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
本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波算法AUKF 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 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 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
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