摘要
本发明涉及电池管理系统技术领域,具体公开了一种BMS系统的电池信号采集精度优化方法,通过实时监测电池的电压、电流和温度,动态调整过程噪声和测量噪声的协方差矩阵,以应对电池工作状态的变化;根据充放电速率和温度的变化趋势,预测并修正噪声参数,提升系统在极端环境下的适应性;结合来自多个传感器的数据,采用加权平均和卡尔曼滤波器的自适应调整机制,增强系统对不同传感器信号质量的评估和噪声的有效抑制;针对电池状态的突变,通过自动调整滤波算法确保系统能够迅速响应,确保电池健康状态的精准监控,本发明方法能够提高电池管理系统的稳定性和精度,解决了传统方法在极端工况下的估算误差问题。
技术关键词
精度优化方法
协方差矩阵
噪声参数
滤波误差
扩展卡尔曼滤波器
噪声预测模型
非线性
表达式
充放电功率
监测电池工作状态
滤波算法
电池管理系统
机器学习算法
传感器
动态
信号
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