[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的动力电池状态联合估计方法在审
| 申请号： | 202210456520.8 | 申请日： | 2022-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN115267542A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 杨晴霞;马可;徐立友;宋林涛;马小斌;李秀青;仲志丹;马心坦;郭占正;张连重;席志强 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/3842;G01R31/388;G01R31/392;G06F17/18 |
| 代理公司： | 河南广文律师事务所 41124 | 代理人： | 王自刚 |
| 地址： | 471000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及电池管理系统技术领域，且公开了一种基于卡尔曼滤波的动力电池状态联合估计方法，首先建立电池等效电路模型，在线辨识模型参数；然后，采集实际工况下的电池数据，判断是否满足时间尺度变换条件；若满足条件，则利用无迹卡尔曼滤波算法估算电池健康度（SOH），反之，则利用无迹卡尔曼粒子滤波算法估算电池的荷电状态（SOC）；最后，根据时间尺度变换量进行电池状态联合估计，对SOC进行短时间尺度估计，对SOH进行长时间尺度估计，并将SOH估计结果更新模型参数用于SOC估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卡尔 滤波 动力电池 状态 联合 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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