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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
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    基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计
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    8 x  A6 @- d5 g, j( {- m3 P. q  j* X- _% n2 }& r+ z
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    * S$ f+ i4 T6 a0 T- E# `/ Q8 P 8 Ah
    % n( i& N$ ^5 W; @* |1 a8 H( ~6 ~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& J+ L" g9 S4 M0 W  @1 ^
    SOC 5 T6 J4 s4 A# z; L6 g6 {. A
    进行估计。
    1 y. W; E  S) A利用
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    ; b+ p. w7 t. J; o$ v测试方法,在# p+ ?) E$ N0 C8 T; {* }$ D
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    恒温环境下以/ @! A# J' k# p$ [% f& c/ N
    1C + r( c% f$ T5 t) I
    电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对
    * }7 a# p1 h+ g( i测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用5 o2 S3 W8 G7 r# c( H- u# @3 \
    MATLAB ( d' u+ F8 ]% O& C$ t2 `% x1 Z! a; M
    程序中的拟合工具箱对电池的电路模
    5 [& ?4 r8 e1 i! D型参数进行拟合,并且使用: ?% a# t9 L/ M% }0 m8 C% g9 e
    MATLAB 2 @2 ^9 J. S% h5 l- E
    程序进行仿真验证,得到了一个良好的$ h9 J2 T8 a/ C- }( x# a
    SOC + [; I) p% s: W3 g8 O
    估计精度; W9 [- z' U' }6 V1 A; L
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    % N; r! n" {% n! m& p4 ]

    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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