[发明专利]一种提升锂离子电池荷电状态估计精度的融合方法在审
| 申请号： | 202010792490.9 | 申请日： | 2020-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN112083331A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 赵红茜;舒星;陈峥;申江卫 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/36;G01R31/388;G01R31/385;G01R31/378;G01R31/00 |
| 代理公司： | 北京市盈科律师事务所 11344 | 代理人： | 荔恒辉 |
| 地址： | 650501 云南省*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提升锂离子电池荷电状态估计精度的融合方法，涉及电动汽车技术领域。本发明通过采集到的锂离子电池的电压、电流以及温度数据建立BP神经网络荷电状态估计模型，然后采用智能自适应卡尔曼滤波滤除BP神经网络荷电状态估计值的误差，进一步提升荷电状态估计的精度。本发明将BP神经网络和智能自适应卡尔曼滤波融合在一起估计荷电状态，比单一的BP神经网络的方法具有更强的鲁棒性和精确性，能够减少测量误差对荷电状态的影响，从而实现对锂离子电池荷电状态的精确估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 锂离子电池 状态 估计 精度 融合 方法 | ||
【主权项】：
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