...
机译:基于改进的布谷鸟搜索粒子滤波器和新型荷电状态估计方法的锂离子电池剩余使用寿命预测
South China Univ Technol Sch Chem & Chem Engn Key Lab Enhanced Heat Transfer & Energy Conservat Minist Educ Guangzhou 510640 Guangdong Peoples R China;
Jinan Univ Energy & Elect Res Ctr Zhuhai 519070 Guangdong Peoples R China;
Battery management system; Kalman filter; Particle filter; Joint estimation; Remaining useful life;
机译:基于粒子滤波的锂离子电池充电状态估计和剩余放电时间预测方法
机译:基于锂离子电池遗传粒子滤波器的改进的充电状态和功率估计方法
机译:基于扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器的基于差分电压分析的锂离子电池充电状态估计方法
机译:使用卡尔曼滤波器和改进的粒子滤波器的锂离子电池剩余使用寿命预测方法
机译:非线性随机滤波,用于在线充电状态和锂离子电池的剩余使用寿命估算
机译:基于恒定电压充电曲线的锂离子电池剩余容量估算
机译:基于指数平滑和粒子过滤器剩余锂离子电池剩余的使用寿命预测
机译:自适应递归神经网络用于剩余锂离子电池寿命预测。