[发明专利]基于卡尔曼滤波器和神经网络联合估计模型的SoC估计方法在审
| 申请号： | 202111359259.1 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114035054A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 侯杰;刘家尉;谢昊飞;陈丰伟;刘井响;李鹏华;杨扬 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01R31/382 | 分类号： | G01R31/382 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于锂电池SoC估计领域，具体涉及一种基于卡尔曼滤波器和神经网络联合估计模型的SoC估计方法；该方法包括：实时获取待检测的锂电池的电流和电压；将获取的电流和电压输入到神经网络联合估计模型中，得到待检测的锂电池SoC估计结果，本发明利用锂电池电化学模型结合神经网络非线性参数化方法，提高了模型的泛化能力；使用Sage‑Husa估计器与无迹卡尔曼滤波算法结合，提高算法估计精度；通过实时更新模型参数，解决了因环境变化和自身老化造成的锂电池模型准确性降低的问题；与深度学习的估计方法相比，需要的数据量更小，抗噪声的能力更强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卡尔 滤波器 神经网络 联合 估计 模型 soc 方法 | ||
【主权项】：
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