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卡尔曼滤波的方法计算SOC

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  • TA的每日心情
    难过
    2019-11-19 16:03
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2020-1-13 10:46 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    ( v+ D+ i! W5 V9 t! }+ V2 l-种电动车用蓄电池荷电状态(SOC)估计及实. P6 G% B' V; b8 \9 S. \- v1 I8 \- a8 x
    现方法属电动汽车智能信息处理技术领域。本方5 S) K9 Q- d7 `' j
    法用基于安时计量法的电池荷电状态方程,以及电) O/ v  X: _& v( I  w1 P
    池负载电压的量测方程所构成的电池的状态空间方2 d  z. B8 k* Q1 l' G- m2 g
    程,再用改进的扩展卡尔曼滤波方程计算来获得电
    + }: R2 w1 E1 @: U2 z4 @7 u池的荷电状态。本发 明的优点是具有很强的自适8 [/ Y* m0 n! n: Y8 ~
    应性,可以消除SoC的初始误差,提高误差的收敛- c1 T! c) M6 I( d
    或减小速度,同时可以修正电池由于自放电所引起' P9 O9 C& L1 N: Q, l
    的SOC的变化,本方法适用于电池单体、模块和电
    0 }" Q5 _1 U3 j3 ?; n1 [4 \, q池组的soC估计。* O; E- [" w2 h  F
    , H0 }: C" U3 {  @
    1 t9 N$ V3 S" w' M

    该用户从未签到

    2#
    发表于 2020-1-13 18:53 | 只看该作者
    本方法适用于电池单体
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