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申请/专利权人：重庆赣锋动力科技有限公司
摘要：本发明公开了一种自适应扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法,包括以下步骤：S1、建立二阶RC等效电路模型；S2、电池模型参数辨识；S3、根据OCV与SOC的对应关系曲线和电池模型参数辨识结果计算得到系统状态转移矩阵、系统输入矩阵、系统输出观测矩阵和系统前馈矩阵；S4、构建自适应扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估算；优点是减小噪声对估算结果的影响，提高SOC估算精度。
主权项：1.一种自适应扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法，其特征在于包括以下步骤：S1、建立二阶RC等效电路模型，包括开路电压VOC、欧姆电阻R0、极化电容C1、极化电容C2、极化电阻R1和极化电阻R2；S2、电池模型参数辨识：通过HPPC试验获取开路电压VOC、欧姆电阻R0、极化电容C1、极化电容C2、极化电阻R1和极化电阻R2的数据参数，并拟合出SOC与OCV的对应关系曲线；S3、根据OCV与SOC的对应关系曲线和电池模型参数辨识结果计算得到系统状态转移矩阵、系统输入矩阵、系统输出观测矩阵和系统前馈矩阵；S4、构建自适应扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估算，具体包括：S4-1、设定新息Ek矩阵,新息Ek矩阵为k时刻卡尔曼滤波器的系统实际观测值uk与k时刻的系统输出观测预估值的差值，Ek计算公式如下， 式中，表示当前k时刻的状态观测值和预测值之间的误差，Ck为系统的输出矩阵，vk为传感器所引起的观测噪声；S4-2、利用开窗估计法获得新息协方差矩阵Hk，Hk计算公式如下， 式中，M为开窗大小；S4-3、根据新息协方差Hk获得自适应系统噪声协方差估计和观测噪声协方差估计表达式，表达式如下， 式中，Lk为k时刻的卡尔曼增益、为k时刻的卡尔曼增益的转置、Pkk-1为k时刻的误差协方差矩阵先验估计、为k时刻系统输出观测矩阵的转置；S4-4、更新自适应系统噪声协方差估计和观测噪声协方差估计
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权利要求：
百度查询： 重庆赣锋动力科技有限公司 一种自适应扩展卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法
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