基于无迹卡尔曼滤波的动力电池荷电状态估计

摘要：

提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法的荷电状态估计算法.扩展卡尔曼可以线性化非线性函数实现滤波递推,但对于强非线性系统可能会滤波发散,且复杂的计算难以保证系统的实时性.无迹卡尔曼通过对非线性函数的概率密度进行近似,用一系列确定的样本来逼近状态的后验概率密度.通过FUDS工况实验验证了无迹卡尔曼滤波算法在荷电状态估计的效果,结果表明SOC估计精度在3％以内,满足实验的要求.

关键词：无迹卡尔曼算法、UKF、荷电状态估计、组合模型、参数辨识、设计

所属期刊栏目：38

分类号：TM912.9

资助基金：北京市自然基金;市教委科技计划重点资助项目KZ200910005007;北京市基金项目:基于DSP的电动汽车驱动控制系统研发KM201110858005;学院内科技类重点课题YZK2013025;校级专业带头人资助项目

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1629-1630,1740