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- 锂电池荷电状态(SOC)的精确估计一直是电池管理系统的核心任务之一。电流传感器中存在非零均值的电流漂移噪声,这些噪声会造成不可避免的估计误差。为减少电流漂移噪声对估算造成的不利影响,提出了联合扩展卡尔曼滤波法,以Thevenin模型为锂电池等效电路模型,将电流漂移值作为状态变量与电池SOC进行同步预测。实验和仿真结果表明,该方法能有效抑制电流漂移噪声,提高估算精度。(The accurate estimation of the charge state (SOC) of lithium batt
cabature kalman
- 容积卡尔曼滤波测量方程基于统计数据,利用蒙特卡罗方法抽取私家电动汽车一次出行里程数,根据电池充电特性及车辆行驶习惯获得电动汽车充电的起始荷电状态、充电功率和起始充电时间,建立了一个较为精确的预测无线充电私家电动汽车充电负荷的数学模型,(The volume Calman filter measurement equation is based on the statistical data, using Monte Carlo method to extract the first trip m
基于卡尔曼滤波的电池荷电状态估计
- 电池荷电状态检测算法的matlab仿真。(Matlab simulation of battery charging state detection algorithm.)