[发明专利]一种基于分数阶多新息双无迹卡尔曼滤波联合估计锂电池SOC和SOH的方法在审
| 申请号： | 202310039806.0 | 申请日： | 2023-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN116298904A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李伟;朱永龙;李思;闫文豪;张西镚;张延宇;周毅 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/387;G01R31/392;G01R31/382;G06N3/126;G06F17/13;G06F17/18 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 450046 河南省*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分数阶多新息双无迹卡尔曼滤波联合估计锂电池SOC和SOH的方法，首先建立分数阶二阶RC等效电路模型，提高了端电压估计的准确性，并利用遗传算法辨识得到分数阶模型的参数；基于分数阶模型，提出了多新息双无迹卡尔曼滤波器估计动力电池的剩余电量和健康状态，不仅解决了非线性问题线性化所带来的系统误差的问题，而且使用过去一段时间的观测值来对下一时刻的状态进行补偿，提高了剩余电量估计和健康状态估计的估计精度和鲁棒性。本发明所提出方法能够实时估计动力电池剩余电量和健康状态，收敛性好，估计精度高，计算量小，具有良好的应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分数 阶多新息双无迹 卡尔 滤波 联合 估计 锂电池 soc soh 方法 | ||
【主权项】：
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