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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

    群组2018美赛护航培训课程

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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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    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
      v# l  {1 o0 }% y5 p0 z7 B% b7 R1 u- T% A3 I
    3 h/ ^5 Z$ n4 E: B7 P
    , l, Y7 P1 G4 M' l$ x+ U
    0 r' g2 W1 _7 Q; c: \9 l
    8 Ah
    ; J* k' _/ s3 p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
      R  ^8 d  l6 O; s7 s, @6 ?/ l, ~! {1 J SOC
    1 r+ g# V- o8 ?( w进行估计。: \; h5 c4 O: c" Y# c
    利用# _7 M( B( X+ m' W4 Q# e
    HPPC 3 U0 n2 }* t7 s/ f$ v
    测试方法,在
    * A7 D; a3 b# c4 V2 [ 25 ! v2 v4 e: l% a
    0 G' T8 N6 X* N. Q; _

    ) ]" b$ r  c4 t! Q恒温环境下以
    : A* n9 |8 u0 @" J  P3 H 1C 8 O+ `5 Z( ^! e3 L5 d+ q
    电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对* P3 X' J7 ~- n1 v- U% _& K8 G( G
    测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用
    1 a) K5 ~8 _+ z2 ]! P; U5 U MATLAB
    , P- a4 r, j" ?. H* ?% g程序中的拟合工具箱对电池的电路模
    2 [+ X+ n. @$ n9 W: q- E型参数进行拟合,并且使用
    * c8 E; B& M+ r MATLAB
    $ Y+ x1 E# |+ b7 Q+ V# q1 c" w程序进行仿真验证,得到了一个良好的* X. V% C5 m0 h& |) X) o
    SOC
    9 I# E5 M" L7 t' j1 S# J估计精度/ A8 n5 a7 D8 i5 P

    % r8 `, F( {! g+ @* l, N4 Z+ [$ e0 L4 ]) n. J: S6 {+ ~( a. y3 E

    & K' y: H6 y! V- Z7 B3 g

    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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