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一种适应未知噪声背景的锂离子动力电池SOC估计的自适应卡尔曼方法

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由于电动汽车电池管理系统在实际工作中常受到未知噪声的干扰，进而会影响对动力电池荷电状态（State of Charge，SOC）的估计。本文结合Simulink中的锂离子电池模块，用自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filtering, AKF)，在未知的噪声干扰下，估计锂离子动力电池SOC。仿真实验结果表明，自适应卡尔曼滤波算法可以有效处理未知干扰对SOC估计的影响，提高估计精度和可靠性。

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来源
《2011年中国自动化大会暨钱学森诞辰一百周年及中国自动化学会五十周年会庆》|2011年|1-7|共7页
会议地点北京
作者
张頔; 马彦; 梁亮; 陈虹;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U469.722;
关键词
电动汽车; 电池管理系统; 荷电状态; 自适应卡尔曼滤波; 锂离子电池模块; 噪声处理;

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