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[书籍资源] 基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计

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杨利霞        

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    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2020-10-30 15:39 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计7 |& i+ p3 k9 L0 S3 Q( h' r
    4 S+ N2 P# _) J4 b, p( h8 b! E
    , @: w3 Q# U% s. X9 P& F+ ^& e: G2 p) X2 g
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    . r1 R: m5 p% }/ `2 z( k1 a
    8 Ah - K" R$ `2 H5 B* ?) o' N. g1 e1 U
    三元动力锂电池为研究对象,利用扩展卡尔曼滤波算法对电池
    ( l! q$ V8 `2 ]: { SOC 1 ~. o' l% l1 ?1 V& d- q
    进行估计。6 Q4 j( s1 j9 U% K# `  W+ B
    利用; I3 `; w6 u! a
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    测试方法,在7 [  ^+ w. i: f/ Z$ }. w5 J5 l
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    4 W7 f8 Q' o5 G0 Y8 D  ~& I
    + h# c0 s3 ~, ^& |恒温环境下以  u" z, I' }2 K. D# ]/ M
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    电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对8 w' P0 s: t1 p% m. b: F0 w
    测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用
    0 f8 ~' \4 ]) J  H' }/ e' p MATLAB $ I8 Q$ k4 ?7 v  ]
    程序中的拟合工具箱对电池的电路模7 e/ i. t7 {, H
    型参数进行拟合,并且使用$ H7 n: {. J% R( u3 k! T
    MATLAB 8 K6 e6 Y0 z5 z  c* ]3 V
    程序进行仿真验证,得到了一个良好的$ ^  s0 c$ d  \4 O
    SOC " ]0 u2 J. \( E: _1 M! {: q2 ~
    估计精度
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    基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计_万亚坤.caj

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