【摘 要】
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采用具有自适应遗忘因子的递归最小二乘法辨识二阶RC模型,改进的H∞滤波(HIF)提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度。提出具有加权的H∞滤波(WI-HIF)算法,考虑当前新息及历
【机 构】
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南京邮电大学自动化学院、人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873326)
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采用具有自适应遗忘因子的递归最小二乘法辨识二阶RC模型,改进的H∞滤波(HIF)提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度。提出具有加权的H∞滤波(WI-HIF)算法,考虑当前新息及历史信息,通过粒子滤波的权重计算思想,根据重要性对每个新息点加权。相对于HIF,WI-HIF估计SOC的误差在放电测试中降低71%,在动态应力测试中降低19%。
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