本發(fā)明公開了一種提升鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)精度的融合方法,涉及電動汽車技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過采集到的鋰離子電池的電壓、電流以及溫度數(shù)據(jù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)荷電狀態(tài)估計(jì)模型,然后采用智能自適應(yīng)卡爾曼濾波濾除BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)荷電狀態(tài)估計(jì)值的誤差,進(jìn)一步提升荷電狀態(tài)估計(jì)的精度。本發(fā)明將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能自適應(yīng)卡爾曼濾波融合在一起估計(jì)荷電狀態(tài),比單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法具有更強(qiáng)的魯棒性和精確性,能夠減少測量誤差對荷電狀態(tài)的影響,從而實(shí)現(xiàn)對鋰離子電池荷電狀態(tài)的精確估計(jì)。
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“提升鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)精度的融合方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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