【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于船用电池管理控制，具体涉及一种基于强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波的电池荷电状态估计方法。
技术介绍
1、电池荷电状态(state of charge，soc)估计是电池管理系统的一项重要功能，准确估计电池soc决定柴电混合动力系统的可靠性和安全性，对于电池管理系统至关重要。虽然各种在线电池soc估计方法在有限的范围内尽可能地提高估计精度，但很少有专利讨论这些电池soc估计方法的误差来源。准确的soc估计对混合动力船舶的安全运行和提高电池的使用寿命具有重要意义。在现有的电池soc估计方法中，无迹卡尔曼滤波(unscentedkalman filter，ukf)算法由于其无损变换和高估计精度而被广泛应用于soc估计，但是传统的ukf算法在电池soc估计过程中受系统噪声和观测噪声的影响很大。
2、随着电池的老化，电池soc估计精度越来越低，缩短电池使用寿命，船舶在整个电池寿命周期内的燃油经济性较差。在复杂航行条件下，为了充分提高电池性能，有必要在线估计电池soc。然而现有专利中很少考虑真实船舶航行过程中温度变化、电池老化...
【技术保护点】
1.一种基于强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波的电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，更新状态矩阵和协方差矩阵包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用调整UKF算法的P值来提高应对突发情况的能力具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，更新噪声矩阵包括：。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，自适应滤波算法实现过程如下：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，算法实现包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波的电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，更新状态矩阵和协方差矩阵包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用调整ukf算法的p值来提高应对突发情况的能力具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：项勇兵，肖欢，侯瑞炫，赵思源，
申请(专利权)人：广船国际有限公司，
类型：发明
国别省市：
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