文档介绍：年月机械设计与制造工程．
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基于粒子滤波算法的动力电池估计
汪永志，贝绍轶，汪伟 ‘，李波
．江苏理工学院汽车与交通工程学院，江苏常州
．南京航空航天大学能源与动力学院，江苏南京
摘要：针对电池荷电状态容易受到电流、温度、循环寿命等非线性因素的影响，建立基于温
度和电流变化的电池容量修正方程。结合安时法和复合电化学原理构建电池状态空间模型。由
于粒子滤波算法对非高斯、非线性系统的适应性，因此选用粒子滤波算法来研究电池估计。
通过美国一工况和工况实验仿真显示，基于粒子滤波算法的电池估计比扩展
卡尔曼滤波算法估计精度高、适应性好。
关键词：电池荷电状态；非线性因素；粒子滤波算法；扩展卡尔曼滤波算法
中图分类号：．文献标识码：文章编号：— — —
随着全球能源危机和环境污染的加剧，电动汽相比于常用的电池估计方法，粒子滤波
车的设计制造受到各国政府和企业的重视。动力算法适用于任何用状态空间模型描述的非高斯背
电池作为电动汽车动力系统的重要部件，其性能和景的非线性随机系统，对系统的测量噪声和过程