【摘 要】
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电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为电池状态重要的评价指标,很难通过直接测量获得。传统方法通过物理指标侧面估算SOC的大小,存在一定的局限性。因此,研究拓展卡尔曼滤
【机 构】
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广西生态工程职业技术学院汽车与信息工程学院
【基金项目】
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2019年广西高校中青年教师基础能力提升项目“电动汽车锂离子电池SOC估算研究”(2019KY1426)
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电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为电池状态重要的评价指标,很难通过直接测量获得。传统方法通过物理指标侧面估算SOC的大小,存在一定的局限性。因此,研究拓展卡尔曼滤波法(Extended Kalman Filter,EKF)、BP神经网络(BP Neural Network)以及模糊控制方法等估计SOC值的方法,分析各种方法的实现过程及优缺点,提出了一种BP和EKF相结合的方法用于SOC值的估计。该方法可提高EKF的收敛性,并增加了SOC值估计的准确度。
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