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AH-IUKF融合算法下Ni-MH动力电池的SOC估计

         

摘要

针对Ni-MH动力电池系统非线性的特点,提出一种Thevenin电路改进后的状态模型.根据动力池电流变化显著的特征,采用融合改进后UKF(IUKF)算法和安时(AH)算法的AH-IUKF融合算法,对动力电池荷电状态(SOC)进行估计,并对AH-IUKF融合算法在SOC预测中的收敛速度、估计精度和复杂度进行分析和比较.结果表明:AH-IUKF融合算法不仅复杂度低、精度高,而且能实现Ni-MH动力电池SOC的快速估计,在各种工况下估计误差可平稳在1%~3%范围内,解决了动力电池SOC实时在线估计误差较大和计算复杂的问题.

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