【bms卡尔曼滤波算法】
文章插图
bms卡尔曼滤波算法是一种公认的可以用来估算动态线性系统的内部状态的技术 。基本上 ， KF 是一组递归方程 ， 它由两部分组成：
1 ， 预测步骤：用于预测系统的输出
2 ， 系统状态、误差和修正步骤：基于系统的输出来修正当前状态的估算值 。
为了使用KF 来估算电池SOC ， 电池的状态空间模型使用ECM 来搭建 。考虑到系统噪声和观察噪声 ， 搭建了离散状态空间模型 。由于OCV（由二阶RC ECM中的电压源来表示）和电池的SOC 具有非线性关系 ， 并且KF 算法只适用于线性系统 ， 所以线性化的方法作为辅助部分应该具有可以接受的精度 。作为线性化过程的结果 ， 我们可以把离散的状态空间模型方程简化为更简单的条件 。
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