基于无迹卡尔曼滤波的动力电池荷电状态估计

摘要

提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法的荷电状态估计算法.扩展卡尔曼可以线性化非线性函数实现滤波递推,但对于强非线性系统可能会滤波发散,且复杂的计算难以保证系统的实时性.无迹卡尔曼通过对非线性函数的概率密度进行近似,用一系列确定的样本来逼近状态的后验概率密度.通过FUDS工况实验验证了无迹卡尔曼滤波算法在荷电状态估计的效果,结果表明SOC估计精度在3％以内,满足实验的要求.