发明专利已授权

一种基于HCKF的电池SOC估计方法

📄 申请号：CN202010467271.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-05-28

公开号

CN111537903A

公开日

2020-08-14

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_388

IPC 分类号

G01R31_388 , G01R31_389 , G01R31_367 , G01R31_36 ,

技术画像

所属领域

电池管理电池管理状态估计算法卡尔曼滤波

应用场景

新能源汽车, 储能系统, 电池管理系统

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摘要

本发明公开一种基于HCKF的电池SOC估计方法。在电池电化学模型的基础上，通过最小二乘法辨识参数，CKF作为确定采样型滤波算法，处理非线性方程时根据系统状态先验概率密度分布的均值和协方差按照一定的采样策略生成点集，然后将点集中的每个采样点直接进行非线性传播，最后通过加权求和计算出系统状态后验概率密度分布的均值和协方差。不需要对非线性方程进行线性化，消除了线性化误差，滤波算法迭代过程中也不需要计算EKF中的雅各比矩阵，更容易在实际中使用。提出将CKF和H_∞滤波器结合的HCKF算法用于估计SOC，有效避免了当存在电池模型误差和未知的测量噪声特性等问题时SOC估计不够准确的情况，大大提高了鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种覆盖率引导的VxWorks内核模糊测试方法

当前第 / 件

一种基于密度峰值聚类特征选择的三维手写字符识别方法

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议价

不含过户费

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