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摘要：本发明公开了一种自适应的锂离子电池荷电状态估计方法，其方法包括以下步骤：建立锂离子电池二阶RC等效电路模型，并离线辨识二阶RC等效电路模型的参数；拟合锂离子电池开路电压与荷电状态之间的相关性曲线；通过动态应力测试对模型的准确性进行验证；根据含遗忘因子的递归最小二乘法对模型参数进行在线辨识；使用自适应扩展卡尔曼粒子滤波算法，确定锂离子电池荷电状态的估计值。本发明通过输出多个粒子的加权平均值，提高了荷电状态估计结果的稳定性和准确性；通过自适应扩展卡尔曼滤波算法对粒子重要性进行采样，在准确估计锂离子电池荷电状态的同时，提高了算法的运算效率。
主权项：1.一种自适应的锂离子电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，建立锂离子电池的二阶RC等效电路模型，进行HPPC循环工况实验，利用指数拟合法对所述等效电路模型的参数进行离线辨识；步骤S2，根据HPPC循环工况实验的结果得到电池开路电压和荷电状态的相关性曲线；步骤S3，将电池动态应力测试的电流、开路电压和荷电状态的相关性曲线以及离线辨识的等效电路模型参数输入到电池等效电路模型中，得到相应的等效电路模型输出电压；比较等效电路模型输出电压与实际动态应力测试电压的误差，验证等效电路模型的准确性；步骤S4，用含遗忘因子的递归最小二乘法对等效电路模型参数进行在线更新；步骤S5，根据等效电路模型的数学表达式推导电池的状态空间方程以及观测方程，利用自适应扩展卡尔曼粒子滤波对锂离子电池的荷电状态进行估计。
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百度查询： 中南大学 一种自适应的锂离子电池荷电状态估计方法
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