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基于自适应回归扩展卡尔曼滤波的电动汽车动力电池全生命周期的荷电状态估算方法

刘芳 马杰 苏卫星 窦汝振 林辉

电工技术学报2020，Vol.35Issue(4)：698-707,10.
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电工技术学报2020，Vol.35Issue(4)：698-707,10.DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.181497

基于自适应回归扩展卡尔曼滤波的电动汽车动力电池全生命周期的荷电状态估算方法

State of Charge Estimation Method of Electric Vehicle Power Battery Life Cycle Based on Auto Regression Extended Kalman Filter

刘芳 1马杰 2苏卫星 1窦汝振 1林辉3

作者信息

  • 1. 天津工业大学计算机科学与技术学院 天津 300387
  • 2. 天津清源电动车辆有限责任公司 天津 300462
  • 3. 中国汽车技术研究中心 天津 300300
  • 折叠

摘要

关键词

电池荷电状态/扩展卡尔曼滤波算法/自回归模型/电动汽车/动力电池/电池管理系统

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘芳,马杰,苏卫星,窦汝振,林辉..基于自适应回归扩展卡尔曼滤波的电动汽车动力电池全生命周期的荷电状态估算方法[J].电工技术学报,2020,35(4):698-707,10.

基金项目

天津市教委科研计划资助项目(2017KJ094). （2017KJ094）

电工技术学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-6753

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