基于无迹卡尔曼滤波的动力电池荷电状态估计

• 作者: 么居标 任小龙 吕江毅
• 来源期刊: 电源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 无迹卡尔曼算法 UKF 荷电状态估计 组合模型 参数辨识 设计
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 1629-1630,1740
• 页数: 3页
• 分类号: TM912.9
• 字数: 1825字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法的荷电状态估计算法.扩展卡尔曼可以线性化非线性函数实现滤波递推,但对于强非线性系统可能会滤波发散,且复杂的计算难以保证系统的实时性.无迹卡尔曼通过对非线性函数的概率密度进行近似,用一系列确定的样本来逼近状态的后验概率密度.通过FUDS工况实验验证了无迹卡尔曼滤波算法在荷电状态估计的效果,结果表明SOC估计精度在3％以内,满足实验的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	么居标		14	34	4.0	5.0
2	吕江毅		32	133	6.0	10.0
3	任小龙		18	31	3.0	5.0