作者：刘胜永; 于跃; 罗文广; 李昊; 黄俊华pngv模型
摘要：锂电池荷电状态（SOC）的准确估算是制约电动汽车发展的关键技术之一。针对传统Kalman滤波算法因固定的噪声滤波初值不能够跟随工况变化致使SOC估算不准确的问题。基于PNGV模型建立状态空间方程组，将Sage-Husa自适应滤波算法融合到无迹卡尔曼滤波（UKF）算法之中，对噪声进行实时预测和修正，进而提高SOC的估算精度。仿真实验结果表明，AUKF比UKF的估算值更接近于理论参考值，AUKF解决了UKF因固定噪声带来的误差问题，可提高电动汽车启动、巡航、制动等复杂工况下的电池组电流剧烈变化中SOC的估算精度。
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