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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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    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
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    基于扩展卡尔曼滤波算法的锂电池 SOC 估计
    ! N% D; U2 y& {
    : x0 w  i1 L1 Y- @
    1 p2 j. c# Z. ]9 w2 c2 Q, m  l; K, q  C2 Y/ T# {
    & g# [+ H) m- {, M. C: b
    8 Ah
    3 {6 p) N- Q3 V) M( k8 D* j4 |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
    3 O! e) A, U7 }7 q; M! Z SOC
    5 M0 i8 Z9 M/ @& H- c/ r3 s+ I进行估计。
    : X- b& U. {! F% l# ~利用
    - k" ~! a6 S: D4 k HPPC
    ) T- G5 i) j  B) z测试方法,在  b3 E  D9 W, m; n* w1 L
    25 / H( j  d. m% v- `5 m
    - k' j8 L" k# o7 u
    ; f  J* V. G4 x  n
    恒温环境下以! L( P. N2 d. _$ H7 |
    1C   n& O) {  }1 [- w% p4 d9 c
    电流对电池进行充放电。在电池模型建模之前对! W& k- s9 z% o4 R  I
    测试数据进行了野值的识别、剔除与补正。使用% K+ S" b- I, V# E# w( I  P3 l  R
    MATLAB + C8 `6 ^; Y/ U$ T8 t2 M
    程序中的拟合工具箱对电池的电路模
    0 y; G3 k* b+ P6 L" v型参数进行拟合,并且使用$ J" D# o4 j8 o) A! F
    MATLAB + s: g' L+ B# L" ~( p% L
    程序进行仿真验证,得到了一个良好的  C, ~: {& p: [8 l; g. r
    SOC   K3 n# F$ V2 k. M$ I3 A
    估计精度
    0 c, C; o' b8 P) ~6 \5 m
    : N* M7 S+ u4 i( w9 Z$ A; U& [0 C9 ~3 P0 v& W$ T

      m" `0 o/ B: y9 ^  d% v/ c/ F  r

    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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