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精确的荷电状态(SoC)是锂电池安全高效运行的重要保障, 文章针对传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对非线性系统突变状态跟踪能力差, 导致SoC估计精度低的问题, 提出一种新型自适应渐消无迹卡尔曼滤波(AFUKF)SoC估计方法。首先, 通过设计新型衰减因子对UKF误差协方差矩阵进行加权, 并基于新型衰减因子完成AFUKF的设计, 减小陈旧量测值对估计结果的影响, 提高传统UKF的估计精度和跟踪能力。其次, 基于自主实验平台测试数据, 验证了本文所提AFUKF算法存在初始误差时, 相较于传统UKF算法, ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了47.95%和33.92%, DST工况下分别下降了36.40%和27.73%; 相较于同类改进的AUKF算法, ECE工况下平均绝对误差和均方根误差分别下降了43.36%和33.51%, DST工况下分别下降了39.01%和25.63%。模型结果表明, 相比于传统UKF算法以及同类型改进的AUKF算法, AFUKF具有更高的估计精度, 且在相同初始SoC误差条件下具有更好的鲁棒性。 相似文献
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