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    發(fā)布日期: 2021-05-28
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資源簡介

針對(duì)汽車鋰電池的荷電狀態(tài)(SOC)的問題,基于Thevenin電路為等效電路并且應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼算法(EKF)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行估計(jì)。在進(jìn)行卡爾曼濾波算法估算過程中,需要用到實(shí)時(shí)的估算模型參數(shù)值(最新值),即在不同的SOC下模型的參數(shù)不同。傳統(tǒng)做法是把SOC與各個(gè)參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行普通的擬合,這種方法在擬合過程中存在較大誤差。為了解決這個(gè)問題,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合各個(gè)電路模型參數(shù)與SOC關(guān)系曲線。試驗(yàn)結(jié)果表明,與單純的擴(kuò)展卡爾曼算法相比,該方法能夠準(zhǔn)確估計(jì)電池剩余電量,誤差小于3%。

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