本文關鍵詞：電動汽車電池剩余電量百分比SOC的參數(shù)識別優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對標準卡爾曼濾波算法在對SOC參數(shù)識別時還存在識別精度不高、穩(wěn)定性較差等問題。本文設計了一種以非線性變換卡爾曼濾波算法為基礎的SOC參數(shù)識別優(yōu)化模型,最先近似非線性函數(shù)的概率密度分布,之后再采用具有確定點集來對輸入狀態(tài)的分布進行表示,之后再對每個Sigma點進行非線性變換,得到非線性變換后的點集和方差,最后用本文設計的算法優(yōu)化SOC估算算法。并進行了仿真實驗。結果表明,與標準卡爾曼濾波算法相比,改進后的卡爾曼濾波算法的估算曲線波動較小,且具有更高的穩(wěn)定性和估算精度。
【作者單位】： 天津大學機械工程學院;河南科技大學車輛與交通工程學院;
【關鍵詞】： 卡爾曼濾波算法 SOC參數(shù)識別 非線性變換 電動汽車
【基金】：河南省教育廳科學技術研究重點項目(13A460239)
【分類號】：U469.72;TN713
【正文快照】： 本文針對標準卡爾曼濾波算法在電池剩余電量百分比SOC參數(shù)識別中存在的缺點提出了一種基于非線性變換卡爾曼濾波算法的SOC參數(shù)識別優(yōu)化模型,并且利用實驗仿真驗證了其可行性以及實用性。1基于卡爾曼濾波的SOC模型電池剩余電量用電池剩余電量百分比SOC表示,能夠及時反映電池的

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