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  1. 基于卡尔曼滤波的soc估计程序

  2. 一份基于simulink很实用的EKF估计soc程序，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：ch545225039

  1. 双卡尔曼SOC估计

  2. 双卡尔曼滤波算法是基于卡尔曼滤波算法的一个二级结构算法。第一步使用了卡尔曼滤波算法，用电池电压来修正SOC，然后将修正后的SOC作为第二个卡尔曼滤波算法的输入，对安时积分法得到的SOC进行修正，最终得到双卡尔曼滤波算法SOC估计值。结合EKF算法和安时积分法的优点，能够得到更稳定、更精确的估计结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_40800535

  1. 锂电池荷电状态估算Matlab仿真研究.pdf

  2. 锂电池荷电状态估算Matlab仿真研究pdf,锂电池的剩余电量（soc）估算不仅可以作为电动汽车续航里程的参考值，而且可以为电动汽车的能量管理策略提供依据，具有重要意义。本文以法国SAFT公司生产的额定容量为6 AH，额定电压为10.68 V的锂离子电池包为研究对象，通过使用Matlab和Advisor等仿真软件，研究了福克斯电动汽车行驶在UDDS工况下，采用安时法和扩展卡尔曼滤波算法结合估算锂电池的剩余电量。仿真结果证明，该方法有效提高了锂电池的sOc估算精度，电池sOc估算误差在5%以内。涂

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743737

  1. 锂电池simulink建模与EKF的SOC估计

  2. 锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： 1. Simulinks(EKF only) 2. 脚本(包含EKF和UKF)

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：919552
    • 提供者：weixin_42286217

  1. 基于RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计

  2. 针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38694141