基于EKF算法的純電動汽車鋰電池SOC與SOH聯(lián)合估算

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摘要：為提高對動力電池的荷電狀態(tài)（state of charge，SOC）估算精度、動力電池的健康狀態(tài) （state of health，SOH）對鋰電池性能的影響，提出一種擴展卡爾曼濾波（extended kalman filtering，EKF）聯(lián)合估算算法。根據(jù)現(xiàn)有的實驗數(shù)據(jù)，分析鋰電池特性，構(gòu)建二階RC等效電路模型，并進(jìn)行參數(shù)辨識，搭建MATLAB仿真平臺聯(lián)合EKF算法進(jìn)行SOC估算，將仿真結(jié)果與真實數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，結(jié)果表明，EKF聯(lián)合估算SOC比EKF估算SOC誤差精度約高1.2%，且抗干擾能力更強。（剩余11080字）