基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的锂离子动力电池SoC估计方法
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基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的锂离子动力电池SoC估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的锂离子动力电池SoC估计方法,主要步骤为:1)建立锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器。2)耦合锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器,建立双无迹卡尔曼滤波器。3)将待检测锂离子动力电池的运行参数输入到双无迹卡尔曼滤波器中,进行锂离子动力电池等效电路模型的参数校正和荷电状态SoC估计。本发明保证了cholesky分解的有效性,克服了由于初值误差、噪声扰动、计算模块浮点误差等原因造成的协方差矩阵非正定从而导致迭代停止的问题,增强了滤波过程的数值稳定性和算法的鲁棒性。
本发明公开了基于改进自适应双无迹卡尔曼滤波器的离子动力电池SoC估计方法,主要步骤为:1)建立锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器。2)耦合锂离子动力电池基于等效电路模型的状态滤波器和参数滤波器,建立双无迹卡尔曼滤波器。3)将待检测锂离子动力电池的运行参数输入到双无迹卡尔曼滤波器中,进行锂离子动力电池等效电路模型的参数校正和荷电状态SoC估计。本发明保证了cholesky分解的有效性,克服了由于初值误差、噪声扰动、计算模块浮点误差等原因造成的协方差矩阵非正定从而导致迭代停止的问题,增强了滤波过程的数值稳定性和算法的鲁棒性。
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