一种结合MAP和模糊控制的AEKF电池荷电状态估计方法

本发明公开了一种结合MAP和模糊控制的AEKF电池荷电状态估计方法，首先首先对误差新息序列方差的分布使用最小二乘方法进行拟合得到识别窗口内先验方差的概率密度函数，通过MAP方法估计误差新息的分布变化，根据MAP估计结果，结合模糊控制器，将输入输出模糊化，同时制定相应的模糊控制规则，进行模糊决策，对AEKF算法中的开窗大小进行自适应更新。本发明实现对误差新息分布变化时刻的识别，同时以最大后验概率函数差值及其变化率为依据改变开窗大小以适应误差新息分布的变化，提高了锂离子电池状态估计的精度、鲁棒性和算法的噪声处理能力。