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一種用于高保真鋰電池SOCSOC估計。該方法主要基于貝葉斯濾波理論,結(jié)合粒子濾波思想,利用池SOC估計,并且具有較高的實時性與穩(wěn)定性。關(guān)鍵詞:鋰電池,SOC估計,無跡粒子濾波,粒子重采樣,對數(shù)似SOC估計技術(shù)是電池管理系統(tǒng)(BMS)中的重要組成部分。SOCSOCKalmanKalman濾波等方法SOC估計的重要手段之一。在應(yīng)用粒子濾波算法進行鋰電池SOC估計時,SOCMatlab/SimulinkSOC估計實驗平臺,在進行SOC估計驗證時,通過比較無跡粒子濾波算法、基于擴展KalmanSOC估計精度和實時性綜合表現(xiàn),驗證了無跡粒子濾波算法在SOC估計中的優(yōu)越性。SOC估計的方法。C估計實驗平臺主要包含了測試單體鋰電池的電流和電壓,傳感器采集的數(shù)據(jù)通過無跡粒子濾波算法進行處理,經(jīng)過濾波后可以得到鋰CKalan濾波算法及無跡粒子濾CMSEMSE即平均平方誤差,計算公式如下:SOC估計中本文在Matlab/Simulink下建立了SOC估計實驗平臺,采用了無跡KalmanSOC估計實驗。結(jié)果表明,SOC具體來講,無跡粒子濾波算法的MSE值為0.0007,實現(xiàn)時間為44.97msKalmanMSE0.008656.28msKalman濾波算對鋰電池SOC變化過于劇烈造成的不良影響。本文研究了一種新型的無跡粒子濾波方法,用于高保真鋰電池SOCKalmanSOC估計中的精度和實時性。結(jié)果表明,無跡粒子濾波算
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