锂电池荷电状态(SOC)的精确估计一直是电池管理系统的核心任务之一。电流传感器中存在非零均值的电流漂移噪声,这些噪声会造成不可避免的估计误差。为减少电流漂移噪声对估算造成的不利影响,提出了联合扩展卡尔曼滤波法,以Thevenin模型为锂电池等效电路模型,将电流漂移值作为状态变量与电池SOC进行同步预测。实验和仿真结果表明,该方法能有效抑制电流漂移噪声,提高估算精度。(The accurate estimation of the charge state (SOC) of lithium batt

容积卡尔曼滤波测量方程基于统计数据，利用蒙特卡罗方法抽取私家电动汽车一次出行里程数，根据电池充电特性及车辆行驶习惯获得电动汽车充电的起始荷电状态、充电功率和起始充电时间，建立了一个较为精确的预测无线充电私家电动汽车充电负荷的数学模型，(The volume Calman filter measurement equation is based on the statistical data, using Monte Carlo method to extract the first trip m

电池荷电状态的估算是电池管理系统的核心内容估算准确与否,将直接影响到电池管理系统的决策和控制。在结合开路电压法、安时法的基础上。充分利用扩展卡尔曼滤波法的修正功能综合考虑电池充放电倍率、温度和充放电循环次数等因素对电池的影晌,提出了卡尔曼滤波修正算法,并将其应用在插电式混合动力汽车电池管理系统中。(The estimation of battery charge state is the core content of battery management system. Whether th

双卡尔曼滤波下的全钒液流电池荷电状态估计,学习卡尔曼滤波的必备资料

电池荷电状态检测算法的matlab仿真。(Matlab simulation of battery charging state detection algorithm.)