基于最小误差熵扩展卡尔曼滤波的电池荷电状态估计方法

摘要

本发明提供了一种基于最小误差熵扩展卡尔曼滤波的电池荷电状态估计方法，建立电池等效模型，对参数进行辨识，获取开路电压OCV与SOC的关系曲线，建立系统状态方程和量测方程，采用最小误差熵扩展卡尔曼进行滤波。本发明解决了传统卡尔曼滤波器在非高斯噪声情况下鲁棒性差的技术问题，具有精度高、鲁棒性强的优点。仿真和实验结果表明，在噪声为非高斯情况下，本发明的SOC估计精度与鲁棒性都明显优于传统的扩展卡尔曼滤波算法，进一步保证电池的安全使用和高效管理。