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| 基于神经网络与UKF结合的锂离子电池组SOC估算方法 | |
| 作者单位： | ;1.华北理工大学电气工程学院 |
| 摘 要： | 锂离子电池组作为电动汽车的主要动力能源,对荷电状态的准确估计是电动汽车的关键技术之一。准确的SOC估计,对锂离子电池组的寿命维持及电动汽车的行车安全,具有十分重要的意义。基于此设计一种基于神经网络与无迹卡尔曼滤波器(UKF)相结合的SOC估算方法,既克服了UKF需要等效电池组电路模型的缺点,也能显著减小神经网络估算方法的最大误差。该实验数据来源于高级车辆仿真器(ADVISOR2002)基于实际工况的仿真结果,经实验数据证明,该方法具有有效性和实用性。 |
| 关 键 词： | 锂离子电池组 动力能源 无迹卡尔曼滤波器 神经网络 高级车辆仿真器 荷电状态 |
Method for lithium-ion battery pack SOC estimation based on combination of neural network and UKF |
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