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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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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    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- n" p: X4 T$ _+ Z- B7 `9 l& ?

    ) Y; J2 [0 s+ e$ ^4 X2 u" P7 N7 q( \6 W

    9 }! D% F5 ]6 G; d3 H* T8 ]1 a9 c2 L$ |
    8 Ah
    6 h4 }3 a+ _+ h  B4 Q$ O$ i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  N3 l/ f! X7 W& V) Y
    SOC
    ( X2 L, V/ S% [# L) h  T2 ]4 Q进行估计。
    1 C) t4 m+ `1 d" ^, i利用/ E7 x! C! `* g/ e$ N3 w
    HPPC * D$ P. C, t4 ?* U9 C* K, [
    测试方法,在4 v: ~& N0 e" l
    25
    ! Z; a# q8 \; U0 G
    ! l) U& ~9 \6 I. c; R! T' _
    1 ^* |% T  {: F, C4 ^0 ?7 X恒温环境下以/ K. t1 G& n2 e5 F* k7 i
    1C
    : a9 N. c' K+ {9 N电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对$ m! o9 \& s+ T- }% z  {
    测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用8 I# g! x8 J0 G0 g" `, h
    MATLAB 9 Z+ c# Z) B! L5 L, P
    程序中的拟合工具箱对电池的电路模
    ! N% B/ E% `) I8 t  H4 A型参数进行拟合,并且使用6 Y+ r. n. c5 r4 c/ l0 o; `
    MATLAB # Y6 D9 x3 T" F6 S
    程序进行仿真验证,得到了一个良好的/ H( Y+ C- b. V  X$ x
    SOC
    , f" O1 y: u' [$ o3 V& Z估计精度
    % `. Z1 L. H) {1 K7 L. F% p
    4 c. E5 }& R, V4 q. @
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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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    zan
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