基于UKF滤波的自主移动机器人锂电池SOC估计

来源 :仪器仪表学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：czw6229835

【摘要】

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准确估计剩余电量(state of charge,SOC)关系到自主移动机器人(AMR)的生存与安全,是AMR研究中所面临的主要挑战之一.针对广义卡尔曼滤波估计SOC的不足,本文给出基于无色卡尔

【作者】

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石璞董再励

【机构】

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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院研究生院

【出处】

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仪器仪表学报

【发表日期】

：

2006年z2期

【关键词】

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无色卡尔曼滤波(UKF) 锂电池 SOC估计广义卡尔曼滤波(EKF) 自主移动机器人(AMR) UKF Li-ion battery SOC estimati

【基金项目】

：

国家863计划资助项目(2005AA404290-1)

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准确估计剩余电量(state of charge,SOC)关系到自主移动机器人(AMR)的生存与安全,是AMR研究中所面临的主要挑战之一.针对广义卡尔曼滤波估计SOC的不足,本文给出基于无色卡尔曼滤波(UKF)估计AMR锂电池SOC的新方法.通过试验对UKF和EKF进行了比较.试验验证了同样条件下,UKF比EKF具有更好的滤波估计精度.

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