锂离子电池组SOC估算：神经网络与无迹卡尔曼滤波器结合方法

"锂离子电池组SOC估算方法_1000027815288511.pdf" 在电动汽车领域，锂离子电池组是主要的动力来源，而电池的状态-of-charge (SOC) 的准确估算对于电动汽车的运行至关重要。SOC表示电池剩余电量的百分比，它是电池管理和安全行驶的基础。这篇论文由刘晓悦和杜晓撰写，探讨了一种结合神经网络和无迹卡尔曼滤波器(UKF)的SOC估算方法，旨在解决现有估算技术存在的问题。 首先，文章指出传统的UKF算法需要等效电池组电路模型，这在实际应用中可能会带来困难和不准确性。而神经网络方法虽然能够进行非线性建模，但最大误差可能较大。因此，作者提出将两者结合，利用UKF的动态建模能力与神经网络的非线性拟合能力，以提高SOC的估算精度。 无迹卡尔曼滤波器（UKF）是一种高效的滤波算法，它通过较少的计算量实现对系统状态的高精度估计，特别适合处理非线性系统。而神经网络则能学习并模拟电池充放电过程中的复杂动态行为，减少因简化模型带来的误差。 在实际应用中，该方法的数据来源于高级车辆仿真器(ADVISOR2002)，这是一个用于仿真和优化汽车性能的工具，它能模拟各种实际驾驶工况。通过ADVISOR2002的数据验证，论文所提出的SOC估算方法展示了其有效性和实用性。 关键词涵盖了无迹卡尔曼滤波、神经网络、高级车辆仿真器和荷电状态，这些是研究的核心技术。文献分类号为TP301.6，属于计算机仿真领域，文献标识码为B，表明这是一篇研究型学术论文。 这篇论文提出了一种创新的锂离子电池组SOC估算策略，结合了神经网络的非线性建模能力和UKF的滤波技术，以提升电动车电池管理系统的性能，确保电池寿命和行车安全。这种方法对于锂离子电池技术的发展以及电动车行业的进步具有重要意义。