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基于改进卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计
基于改进卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计
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基于改进卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态估计
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基于卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估算
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提出并建立了一种锂离子电池二阶电路等效动态模型，在对模型的适应性验证的基础上，设计了一种卡尔曼滤波算法来估算锂离子电池荷电状态。仿真和实验结果表明，卡尔曼滤波算法能有效减少测量噪声以及同一生产工艺下电池的参数不稳定性所带来的影响，并显示了很高的精确度，其中快速估算的精确度为96.1%，缓慢估算的精确度为99.0%。
卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态估计中的应用
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基于研究卡尔曼滤波算法在锂电池荷电状态估计和监测中应用效果的目的，本文通过建立Thevenin电池模型，结合锂电池恒定电流充放电实验数据，有效模拟出电池实际工作特性，并分别采用传统卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对锂电池荷电状态（SOC）进行估测。得出如下结论：采用基于Thevenin电池模型的KF与EKF算法均可以快速精准地估测锂电池荷电状态。EKF对于初值的敏感度相较K
卡尔曼滤波估计电池荷电状态
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卡尔曼滤波估计电池荷电状态为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。
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扩展卡尔曼滤波估计锂离子电池SOC
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matlab源代码
基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计
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采用自适应卡尔曼滤波方法，基于锂离子动力电池的等效电路模型，在未知干扰噪声环境下，在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。
基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的锂离子电池SOC估计
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压缩包里包括一个matlab主代码和电流电压数据，SOC-OCV拟合数据，二阶锂电池的R0、R1、R2、C1、C2参数数据，将数据导入工作空间即可完美运行代码，使用无迹卡尔曼滤波估计SOC，最后的估计结果与安时积分法进行对比，给出两张对比图。。代码里有清晰的备注，方便二次修改。代入你自己的电流电压数据即可，此代码是经过测试后百分比成功运行的，适合新手及有一定基础的开发人员。。
基于中心差分卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计
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使用matlab编程，根据美国马里兰大学先进寿命周期工程中心的公开数据，基于二阶RC模型，估计电池在FUDS工况下的SOC。
基于卡尔曼滤波的电池荷电状态估计.rar_matlab_
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电池荷电状态检测算法的matlab仿真。
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卡尔曼滤波器及多传感状态融合估计算法
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采用CarlsON 最优数据融合准则， 将基于Kalman 滤波的多传感器状态融合估计方法应用到雷达跟踪系统。仿真实验表明，多传感器Kalman 滤波状态融合估计误差小于单传感器Kalman 滤波得出的状态估计误差，验证了方法对...
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【预测】基于卡尔曼滤波的荷电状态估计附matlab代码.zip
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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作
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基于双扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计的matlab代码
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matlab代码，该代码包括锂离子电池实验数据，对于没有实验数据的用户十分友好，实验数据里有SOC-OCV曲线，以及实验室测量的电流电压。本代码采用了两个卡尔曼滤波器来完成SOC的估计，并与单独的卡尔曼滤波做了对比。...
基于联合卡尔曼滤波器的故障电弧检测技术研究
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针对目前配电柜故障电弧检测技术存在的漏检率和误报率高的问题,结合多传感器信息融合技术在故障检测技术中的应用,提出了基于联合卡尔曼滤波器的故障电弧检测技术。该技术可以对采集到多个不同故障电弧故障特征进行...
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基于自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）的锂离子电池SOC估计
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