本申请公开了一种基于UKF算法的
锂离子
动力电池状态估计方法，该方法采用联合估计策略对时变的荷电状态空间模型及健康状态空间模型的参数进行在线估计与更新，从而可以有效保证动态测试工况下模型的准确性，提高锂离子动力电池状态估计的精度。另外，在无迹变换时，对量测方程进行准线性化处理，从而较好的降低了循环迭代过程中的计算开销。并且，通过对过程噪声的统计特性参数进行在线估计与修正，极大的提高了UKF算法的自适应容错能力。以及实时跟踪滤波的收敛性，并当滤波结果呈发散趋势时，通过修正协方差而以抑制滤波发散，保证了滤波过程的数值稳定性。
声明：
“基于UKF算法的锂离子动力电池状态估计方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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