内容概要：本文介绍了利用遗忘因子递推最小二乘（FFRLS）和扩展卡尔曼滤波（EKF）进行锂电池荷电状态（SOC）联合估计的方法。首先，FFRLS用于在线辨识电池模型参数，如极化电阻和电容，通过引入遗忘因子使旧数据权重逐渐衰减，从而提高参数辨识的准确性。接着，EKF用于处理SOC的非线性估计，结合辨识得到的参数，通过状态预测和更新步骤实现精确的SOC估计。文中详细解释了算法的具体实现步骤，包括矩阵运算、雅可比矩阵计算以及参数初始化等问题。此外，还讨论了低温环境下算法的表现优化措施，如动态调整遗忘因子和加入参数变化率约束。 适合人群：从事电池管理系统研究和开发的技术人员，尤其是对锂电池SOC估计感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要精确估计锂电池SOC的应用场景，如电动汽车、储能系统等。主要目标是提高SOC估计的精度，减少误差，特别是在极端温度条件下。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和参考文献，帮助读者更好地理解和应用该算法。建议读者结合实际数据进行调试和验证，确保算法的有效性和稳定性。

基于UKF-AUKF锂电池...线参数辨识和SOC联合估计_卢云帆.caj

为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较。MATLA仿真结果表明,UKF算法的估计结果与AH法的结果大致相同,说明UKF算法对SOC的估算具有相当高的精度,高精度工程中具有一定的应用价值。

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行业分类-物理装置-一种动力电池的参数与全区间SOC联合估计的方法.zip