摘要： 针对单一卡尔曼滤波（ＫＦ）在估算荷电状态（ＳＯＣ）时忽略了温度、ＳＯＣ以及驾驶工 况对电池参数的影响，且存在收敛性差、误差大等问题，提出了一种扩展卡尔曼滤波（ＥＫＦ）自 适应无迹卡尔曼滤波（ＡＵＫＦ）联合算法。基于电池的外特性机理建立了 ２阶 ＲＣ等效电路模 型，在 ＯＣＶＳＯＣＴ函数映射关系下，利用 ＥＫＦ算法实时预测电池参数，并联立 ＡＵＫＦ算法实现 ＳＯＣ的估算。通过在不同温度与驾驶工况下的电池实验数据验证，ＥＫＦＡＵＫＦ联合算法能够实 现电池参数和 ＳＯＣ的实时在线估计，同时兼顾了鲁棒性强、收敛性好以及估算精度高等特点， 其估算结果明显优于单一的 ＡＵＫＦ算法。
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