【摘 要】
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针对蓄电池系统的荷电状态(SOC)受蓄电池材料及加工制作、工作温度、充放电大小及频率等因素的影响,是一个典型的非线性时变系统,相应的状态估计模型在测量过程中存在噪声干
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针对蓄电池系统的荷电状态(SOC)受蓄电池材料及加工制作、工作温度、充放电大小及频率等因素的影响,是一个典型的非线性时变系统,相应的状态估计模型在测量过程中存在噪声干扰引起模型参数不确定性的特征.以安时法为基础,建立SOC的状态方程并应用鲁棒H_∞滤波算法预测SOC估计值.仿真研究表明,提出的鲁棒H_∞滤波算法在有色噪声干扰下比卡尔曼滤波(Kalman filter)有更好的估计精度;在白噪声情况下,鲁棒H_∞滤波算法可通过调节其参数达到和卡尔曼滤波器相同的估计精度.
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