FFRLS_EKF算法的基本思想是将FFRLS和EKF结合起来,利用FFRLS来估计系统参数,利用EKF来更新状态估计。算法步骤如下: 编辑 编辑 编辑 编辑 📣 部分代码 ⛳️ 运行结果 编辑 编辑 3. 仿真结果 本文提出了一种基于遗忘因子的最小二乘法结合卡尔曼滤波(FFRLS_EKF)的参数辨识方法。FFRLS_EKF方法结合了FFRLS和EKF的优...
1. 一阶RC模型:一种电池模型,用于描述电池的充放电过程。 2. 电池带遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS):一种用于参数估计的算法,可以通过递推的方式实现在线估计。 3. 扩展卡尔曼滤波算法(EKF):一种用于状态估计的滤波算法,可以结合测量和模型预测来估计系统的状态。 4. SOC(State of Charge):电池的充电状态,用...
如图1所示,一种基于ffrls和ekf的锂离子电池soc估测算法,包括以下步骤:[0019]步骤1、建立戴维南锂离子电池模型;[0020]步骤2、利用间歇放电静置法确定soc-ocv的关系;[0021]步骤3、离线状态下估计电池模型初始参数;[0022]步骤4、在线状态下带遗传因子的最小二乘法ffrls进行电池模型参数的辨识;[0023]步骤5、利用扩展...
Based on a simplified electrochemical model, the parameters of the model are identified by using the forgetting factor recursive least squares(FFRLS)method. The parameters of Ampere-hour integration method are revised to reduce the influence of factors such as charge-discha...
一阶RC模型自适应遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法AFFRLS+EKF锂电池参数和SOC联合估计遗忘因子可随时间自适应变化,不再是定值,提高估计精度matlab程序参考文献ID:52100675009205808
基于一阶RC模型,电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法(FFRLS+ EKF),参数与SOC的在线联合估计,matl冬夏**常青 上传164KB 文件格式 zip matlab 最小二乘法 算法 基于一阶RC模型,电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法(FFRLS+ EKF),参数与SOC的在线联合估计,matlab程序...
FFRLS_EKF算法的基本思想是将FFRLS和EKF结合起来,利用FFRLS来估计系统参数,利用EKF来更新状态估计。算法步骤如下: 编辑 编辑 编辑 编辑 📣 部分代码 ⛳️ 运行结果 编辑 编辑 3. 仿真结果 本文提出了一种基于遗忘因子的最小二乘法结合卡尔曼滤波(FFRLS_EKF)的参数辨识方法。FFRLS_EKF方法结合了FFRLS和EKF的优...
The simulation results show that the SOC estimation strategy of the AFFRLS–EKF based on accurate modeling can effectively improve the estimation accuracy of SOC.doi:10.3390/s21175698Ming LiYingjie ZhangZuolei HuYing ZhangJing ZhangSensors
CEKFBP神经网络自适应FFRLSGA优化BP网络锂离子电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的重要核心技术之一,也是延长电池寿命的关键.但是SOC的准确实时估计困难,且精度不高.选取以三元锂电池为研究对象,针对EKF在线性化过程中产生的非线性误差,提出改进的补偿扩展卡尔曼算法(compensation for extended Kalman,CEKF)....
(GLD)与递推最小二乘法和扩展卡尔曼滤波算法提出联合SOC估算算法,采用含遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行在线辨识,以消除原始算法存在的估算误差波动问题.利用恒流和动态应力测试(DST)工况进行了仿真验证.与单独采用FFRLS的算法以及原始算法进行对比,结果表明,所提算法具有更高的估算精度,最大误差为...