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摘 要:本发明公开的基于平方根扩展卡尔曼滤波的锂电池健康状态预测方法,首先建立锂电池状态参数的数学模型,得到欧姆内阻的状态方程和欧姆内阻的观测方程;其次,辨识锂电池模型离线参数,得到SREKF的初始值;同时得到预测端电压Uc的输出序列;然后对EKF改进得到SREKF;最后将测量的锂电池的电压、电流和余量序列输入到SREKF中不更新状态方程和观测方程,采用的预测端电压Uc的输出序列和测量端电压序列更新SREKF的锂电池系统当前状态的最优值,根据实验测量值的数目迭代SREKF得到欧姆内阻预测值序列,即锂电池健康状态的状态量。本发明公开的方法解决了传统的EKF估计锂电池内阻时,存在估计误差大,精度不高,鲁棒性差的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910356765.1 | 专利名称: | 基于平方根扩展卡尔曼滤波的锂电池健康状态预测方法 |
申请日: | 2019-04-29 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/367搜分类 电动汽车 电池管理搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |