[发明专利]基于强跟踪算法和自适应卡尔曼滤波的SOC预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110083205.0 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112684348A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 孙赛赛 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/388 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强跟踪算法和自适应卡尔曼滤波的SOC预测方法及系统，包括：对待测电池在不同工况下进行充放电实验，记录实验数据；对所述实验数据进行参数辨识，构建SOC预估状态方程和测量方程；采用强跟踪算法对改进的自适应卡尔曼滤波算法进行优化；采用优化后的自适应卡尔曼滤波方法对所述状态模型和测量模型的噪声进行修正；利用修正后的状态模型和测量模型对电池SOC进行预测。本发明对自适应卡尔曼滤波算法可以克服环境噪声为非高斯白噪的工况；将强跟踪算法应用于SOC计算，使估算结果在突发工况下可以快速跟随。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 跟踪 算法 自适应 卡尔 滤波 soc 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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