无迹卡尔曼滤波是一种采样策略逼近非线性分布的滤波方法,UKF的核心是一种通过计算非线性变换中变量的统计特征进行估计称为无迹变换(Unscented Transform,UT)的新方法,采用Kalman滤波算法的框架,UKF利用UT变换在估计点附近确定采样,将一个状态估计点转换为多个估计点,根据权值的不同将状态估计点的值传递给后面的观测值,...
双卡尔曼滤波算法的核心是将两种卡尔曼滤波算法结合起来。其具体实现步骤: (1)系统初始化,赋予SOC和R0初值,得到状态变量X(k)和R0(k); (2)根据SOC初值,选定模型参数初值,即R1,R2和C1,C2; (3)确定两个卡尔曼滤波器中需要的矩阵,A(k),C(k)等; (4)启动EKF算法,求得X’(k),并将实时数据传递给KF算法;...
为此,潍柴动力公司和北京理工大学的研究者们开展了深入研究,针对锂离子动力电池在变化环境中精确估计峰值功率这一核心问题,提出了一种基于多时间尺度滑动窗口的双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法。 DEKF算法的创新与优势 该算法的设计理念是利用峰值功率测试结果来持续更新模型参数库,进而实现参数的缓时变估计。这种方法在多温...
二、技术分析 在SOC和SOH联合估计中,功率型锂离子电池的双无迹卡尔曼滤波算法(DUKF)是一种重要的技术手段。该算法通过结合卡尔曼滤波和无迹变换,可以更准确地估计电池的状态。特别地,这种算法不仅可以估计欧姆内阻,而内阻是表征电池SOH的一个重要指标。 三、具体实施 在实际应用中,可以利用MATLAB进行仿真或代码实现。
二、卡尔曼滤波案例——多目标跟踪 多目标跟踪算法的经典算法DeepSort,它是一个两阶段的算法,达到实时跟踪效果,曾被应用于工业开发。 核心思想:使用递归的卡尔曼滤波和逐帧的匈牙利数据关联。 假定跟踪场景是定义在 8 维状态空间(u, v, γ, h, ẋ, ẏ, γ̇, ḣ)中, 边框中心(u, v),宽高比 γ...
验证结果显示，基于UKF的双卡尔曼滤波（KF+UKF）算法在电池SOC估算中表现出了更高的精度与可靠性。相比于传统的扩展卡尔曼滤波算法，UKF在处理非线性问题时的优越性得到了充分展现。这一算法在电池管理系统的实际应用中，能够提供更为准确、稳定的SOC估计，满足电池管理系统对高精度与实时性的需求。
其中,双无迹卡尔曼滤波算法(DUKF)是一种常用的估计方法,它结合了无迹变换和卡尔曼滤波的优点,能够更准确地估计电池的状态。通过使用DUKF算法,我们可以根据电池的电流、电压和温度等信息,实时估计电池的SOC和SOH,并且还可以估计电池的欧姆内阻,这是一个重要的参数,用于衡量电池的性能和健康状况。
双卡尔曼滤波算法在锂电池SOC估算中的应用
卡尔曼滤波算法对车辆状态进行估计,通过对系统模型进行线性化处 理,利用卡尔曼滤波的递归算法进行状态变量的更新。 2、路面附着系数估计:考虑到路面附着系数对车辆控制和安全性的 影响,利用双扩展卡尔曼滤波算法对路面附着系数进行估计。通过对 路面附着系数的估计值进行实时更新,能够更好地适应不同路况条件。