基于混合AUKF和HIFF的锂离子电池SOC估计

摘要：

提出基于模型的自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)和H无穷滤波(HIFF)的联合算法.选取Thevenin模型,针对有色噪声条件下的输入数据,改进常用的带遗忘因子的递推最小二乘(RLS)法,提出偏差补偿型递推最小二乘(BCRLS)法,来抑制数据的有色噪声.设计的AUKF/HIFF混合算法具有较好的精度和更强的鲁棒性,可实现参数和状态的联合估计,提高实车应用的可能.在不同输入数据条件下,混合算法的荷电状态(SOC)估计误差均小于2％,可靠性较好.

关键词：锂离子电池;荷电状态(SOC);偏差补偿型递推最小二乘(BCRLS)法;自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF);H无穷滤波(HIFF)

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分类号：TM912.9

资助基金：国家重点研发计划2018YFB1201604-02

在线出版日期：2021-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：380-384