典型文献
基于AUKF算法的锂电池SOC估算
文献摘要：
针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂电池荷电状态(SOC)时忽略了系统噪声时变特性问题,导致估算精度降低,故提出了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法.通过建立电池模型,利用UKF对SOC进行估算的同时,结合Sage-Husa自适应滤波算法时刻对系统噪声进行估计和修正,进而提高估算SOC时的精度.通过在不同工况下对AUKF算法进行验证,其结果表明,AUKF具有较强的估算精度和稳定性,将均方根误差(RMSE)控制在1.1％以内,估算结果明显优于UKF算法.
文献关键词：
荷电状态;系统噪声;估算精度;AUKF算法
中图分类号：
作者姓名：
边东生;杨超
作者机构：
奇瑞万达贵州客车股份有限公司,贵州贵阳550001;贵州大学,贵州贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]边东生;杨超-.基于AUKF算法的锂电池SOC估算)[J].现代机械,2022(01):52-56
A类：
B类：
AUKF,锂电池,SOC,无迹卡尔曼滤波,电池荷电状态,系统噪声,时变特性,估算精度,电池模型,Sage,Husa,自适应滤波算法,高估,不同工况,RMSE
AB值：
0.261652
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
