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传感器偏差下基于神经网络与无迹卡尔曼滤波器估计锂离子电池剩余电量
ID：89 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2020-09-12 22:24:55 Hits：812 Oral Presentation

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Abstract
作为能量存储装置的锂离子电池，由于质量轻、能量密度高、无污染等优点已广泛应用在电动汽车上。准确估计电池的荷电状态（SOC）能有效避免电池过充或过放，以延长电池使用寿命。本文将电池SOC设置为内部状态，提出了一种基于径向基神经网络的无迹卡尔曼滤波器（RBFNN-UKF），实现在初始SOC不确定情况下对SOC的实时估计。并且将传感器偏差设置为扩张状态，在原有RBFNN-UKF基础上设计扩张RBFNN-UKF，实现了电池SOC与未知传感器偏差的协同估计。
 
Keywords
锂离子电池；SOC；神经网络；无迹卡尔曼滤波器；传感器偏差
Speaker
孙 雯
学生 东南大学

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Important Date

  • Sep 13

    2020

    Conference Date

  • Sep 12 2020

    Registration deadline

  • Sep 13 2020

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