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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

    网络挑战赛参赛者

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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。

    群组2018美赛大象算法课程

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    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    发表于 2020-10-30 15:39 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计
    ; M' K) V* ], _& Z3 y
    # Y2 h( G' T: {3 r
    # k) n# W0 \( ~! m
    ) ~( ~2 m3 l1 l/ D# t
    / G" Q) ]  M5 I4 W! {  { 8 Ah 6 }6 [5 g: E5 Y2 o
    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
      K& O' ~/ f7 k, o SOC : Q( f8 p, i$ H5 @9 T
    进行估计。* b  I0 Y& c* Q
    利用0 w3 w" a9 n6 e( q  Q: q
    HPPC
    ' s( h5 ^5 t7 v测试方法,在- o) F1 F% F8 a& N
    25 2 D: D! n. q3 S
    7 {$ c2 u3 s  u) s
    5 R. O# O9 q  u3 T
    恒温环境下以
    0 P! y+ \3 C% |* O4 { 1C
    0 s" d9 i3 P0 J8 z. F电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对" f. ?' q8 [# G9 H% m
    测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用
    0 {( ?8 M# c6 D) o+ {* b MATLAB
    ) ?$ ~8 g8 \0 p/ s; J程序中的拟合工具箱对电池的电路模, m3 o& a( r1 t+ D
    型参数进行拟合,并且使用0 l. f7 R1 I; I
    MATLAB
    4 R6 O' K8 K& ^5 f# F/ y# ^! f程序进行仿真验证,得到了一个良好的/ X' P. @) v$ s' b
    SOC
    + _7 z  k8 h! U: G; |估计精度+ p$ Z9 X$ n5 z% M

    ( _+ `+ B3 E4 n- }! d% P
    ! A2 b! P/ \* [/ Y; Y  u/ u/ [7 i! Z; S) S

    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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