基于自适应双融合卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估算方法

AITNT
正文
推荐专利
基于自适应双融合卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估算方法
申请号:CN202510382003
申请日期:2025-03-28
公开号:CN120214583A
公开日期:2025-06-27
类型:发明专利
摘要
本发明属于状态估计技术领域,涉及基于自适应双融合卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估算方法,包括:构建等效电路模型;基于所述等效电路模型,获取电池参数;基于所述电池参数,获取电池量测值和量测估计值;基于所述量测值和量测估计值的误差绝对值,采用对应的卡尔曼滤波进行估计,获取电池荷电状态估计值;基于所述电池荷电状态估计值,获取电池荷电状态估计结果。本发明综合EKF与XKF两种滤波的优劣特点,在不同时段采用不同的估算方案,可以在保证精度的情况下,提升估算效率。
技术关键词
融合卡尔曼滤波 电池荷电状态估计 误差 扩展卡尔曼滤波 电池等效电路模型 状态估计技术 参数 电压 量测噪声 方程 内阻 矩阵 变量 电容
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于Revit和Dynamo的隧道管片布置方法
隧道管片 布置方法 脚本 创建隧道 节点
2
一种轮式机器人姿态控制方法、系统及介质
轮式机器人 运动状态信息 姿态控制方法 姿态偏差 位置变化信息
3
基于时序异常检测的电表计量误差修正方法、系统及电表
计量误差 修正方法 可疑度函数 电表 在线学习机制
4
一种基于AI目标检测的智能照明控制方法及系统
智能照明控制方法 视频帧 对象 关键点 初始误差
5
基于LSTM估计衰减曲线参数的电池寿命预测方法
电池寿命预测方法 参数估计模型 LSTM模型 曲线 滑动平均滤波
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号