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一种利用共同扩展卡尔曼滤波预估电池荷电状态的方法

摘要

一种利用共同扩展卡尔曼滤波预估电池荷电状态(State?of?Charge,SOC)的方法,其技术要点是,提出一种电动汽车用锂电池的噪声混合模型,在SOC状态方程的基础上,加上对电流输入噪声的状态描述,对噪声混合模型应用共同扩展卡尔曼滤波(Joint?EKF)算法实现对电动汽车用动力锂电池的SOC及电流噪声的同步估计。所述的卡尔曼滤波器采用共同扩展的卡尔曼滤波器,并采用电池管理系统启动时保存的历史SOC及对应误差的数据,滤波器中采用的电池模型采用噪声混合模型。所述的动力电池SOC预估方法具有方便实时预估SOC,预估精确度高等特点,适用于需要使用动力电池的纯电动车和混合动力电动车。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-11

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G01R31/36 申请公布日:20160203 申请日:20151112

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2016-03-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/36 申请日:20151112

    实质审查的生效

  • 2016-02-03

    公开

    公开

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