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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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  • TA的每日心情
    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。

    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

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    1#
    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& j; y  [3 _  l, g/ `7 O
    3 e5 k, r9 M2 p7 P( ]

    4 h+ ^, T$ W+ B) w: w
    % Y5 G  j' `/ N, N# A) M, V2 m/ T* R
    8 Ah
    5 r; O- R, c, P7 R. S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
    4 \, Z& ~. f# E SOC . y% u0 N- E- l' A: V8 I: C% V9 X
    进行估计。
    1 t  Y, U) Y* \/ \& M利用( O% i# ~! J! J2 c) V8 A( U- Z
    HPPC
    3 t6 F; E7 \9 l. C测试方法,在
    " Q  c* z* R, b) A( j 25 ! ^* {' f1 ^+ \( Z
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    3 P: P5 Z  u' {. k4 B* i恒温环境下以, b. P, d, d% f0 L
    1C
    * [3 i6 p% o+ I! s. W4 O电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对/ C5 H/ P( d" G. Q  R. k2 }
    测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用4 H0 L) ]0 t* ^3 w& `
    MATLAB
    , H- e' y9 I7 g. M0 B* e$ {% O程序中的拟合工具箱对电池的电路模3 Q  p0 o- w8 r8 l/ b( s( p
    型参数进行拟合,并且使用; E' D$ n/ s# |: p8 L
    MATLAB
    ! Y- ~; S9 ]8 P6 E  ]& a1 B程序进行仿真验证,得到了一个良好的# C: b+ W; M) w! H2 ]- \9 \
    SOC
    # d( n0 s  Z: T9 f估计精度
    ( n' t9 h1 h7 E* k' a3 q" l$ L: ?5 ]1 s2 N* Z  V9 ^8 C

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    : ], M, G  t" K+ ^, D) A! P

    基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估计_万亚坤.caj

    3.19 MB, 下载次数: 4, 下载积分: 体力 -2 点

    zan
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