本发明公开了一种动力
锂电池模型参数辨识和剩余电量的估计方法，步骤1：建立锂电池的二阶阻抗电容模型的状态空间方程；步骤2：建立端电压与开路电压关于电流的关系的回归模型；步骤3：对回归模型进行基于迭代学习的递推最小二乘法的参数辨识；步骤4：利用满足步骤3参数辨识过程对放电电流条件的实验数据进行基于迭代学习的递推最小二乘辨识方法得到预测误差，通过预测误差收敛得到状态空间方程的参数中的非线性函数和参数集合；步骤5：验证步骤4得到的非线性函数和参数集合构成的电池模型精度；步骤6：采集电流和电压数据，通过扩展卡尔曼滤波进行剩余电量的估计；本发明模型参数辨识精确度高，剩余电量估计值误差小，具有良好应用前景。
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“动力锂电池模型参数辨识和剩余电量的估计方法” 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。
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来源：北方有色网
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