发明专利已授权

一种基于NARX-UKF算法的电池剩余电量估计方法

📄 申请号：CN201910329199.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-04-23

公开号

CN110133507B

公开日

2021-09-14

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_367

IPC 分类号

G01R31_367 , G01R31_387 , G01R31_388 ,

技术画像

所属领域

电池管理电池管理电池状态估计卡尔曼滤波算法

应用场景

电动汽车电池管理, 储能系统, 电池管理系统, 消费电子设备

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摘要

本发明公开了一种基于NARX‑UKF算法的电池剩余电量估计方法。现有的各种方法存在各种问题。本发明方法首先测量电池在不同条件下的电压和电流，然后对测量数据进行预处理，再搭建NARX‑UKF网络，把处理后的电压电流训练数据输入NARX网络中来训练网络，达到训练目标后，输入测试数据，NARX网络的输入结果即为SOC的估计值同时也是UKF模型的输入量，该估计值经过UKF模型后，得到的状态更新值即为当前时刻所估计得到的电池剩余电量。本发明的不需要建立电池模型，只需要常见的可测量量便可以快速精确的进行电池剩余电量估计。有着模型训练速度快，所需参数少，估计精度高的优点。

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

一种轨道受电弓结构展示用教学台架

当前第 / 件

一种多维度ECG信号智能诊断系统

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_367)

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