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自适应卡尔曼滤波器在车用锂离子动力电池SOC估计上的应用被引量：14: 2012年; 进行了用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法估计电动车用锂离子动力电池的荷电状态（SOC）的研究。基于混合脉冲功率特性（HPPC）试验，利用遗传优化算法改进Thevenin电路模型参数辨识方法，且从充放电两个方向来获得模型参数，然后在动态应力测试（DST）工况下对改进的模型进行仿真验证分析，基于改进的模型和联邦城市行驶工况（FUDS），应用AEKF算法开展SOC估计研究。仿真和台架试验结果对比表明，改进的Thevenin电路模型和AEKF算法均具有较高的精度，最大估算误差分别为1．70％和2．53％；同时AEKF算法具有较好的鲁棒性，可以有效地解决初始估算不准和累计误差的问题。; 熊瑞孙逢春何洪文; 关键词：参数辨识电池模型

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国家高技术研究发展计划(2011AA112304)