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基于自适应滤波的电动汽车动力电池荷电状态估计方法

王军平  曹秉刚  陈全世  
【摘要】:基于卡尔曼滤波法的电池组荷电状态(State of charge,SOC)估计方法适合于电流变化比较剧烈的混合动力汽车中电池组的SOC估计,但由于电池模型以及系统噪声、量测噪声统计特性的不确定性,容易引起滤波发散。研究联邦城市行驶工况,并对电池组进行充放电试验,建立单变量的镍氢电池组的状态空间模型。将SOC作为系统的状态,由于自适应滤波算法可以抑制滤波发散,基于自适应滤波算法研究镍氢电池组的SOC估计方法。台架试验表明该方法具有较高的估计精度和可靠性,计算量小,更适用于实际应用。

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