【摘 要】
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采用卡尔曼滤波算法估算动力电池的荷电状态（SOC）,其估算精度与SOC初值无关,但与动力电池的等效模型有关。为进一步提高SOC估算精度,充分考虑温度对电池模型参数的影响,改进电
【基金项目】
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国家自然科学基金（51247004）~~
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采用卡尔曼滤波算法估算动力电池的荷电状态（SOC）,其估算精度与SOC初值无关,但与动力电池的等效模型有关。为进一步提高SOC估算精度,充分考虑温度对电池模型参数的影响,改进电池的二阶RC等效电路模型,建立电池的非线性状态空间模型;为保证SOC估算结果的收敛性,将迭代滤波理论引入到扩展卡尔曼滤波（EKF）算法中;采用Levenberg—Marquardt（LM）方法优化迭代过程,并将其应用于动力电池SOC的估计。实验结果表明,与EKF和迭代EKF（IEKF）算法相比,采用改进的电池等效模型和优化算法,具有
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