自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计
谢永东1
何志刚2
陈栋2
周洪剑2
1.江苏职业联合技术学院苏州建设交通分院,江苏苏州,2150002.江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江,212013
摘要：无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04～0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差.
关键词：电动汽车动力电池SOC估计自适应无迹卡尔曼滤波
分类号：TM912(独立电源技术（直接发电）)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 129-137 )
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