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无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04~0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差. 相似文献
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运用多重双尺度法分析了含界面层纳米碳管增强复合材料的力学性质.首先利用分子结构力学导出纳米框架结构的有效力学性质,取纳米分子结构中的框架结构为特征单元体,用一次均质化理论得到纳米碳管的有效弹性模量,将该纳米碳管等效为连续空心圆筒,与损伤界面组成新的特征单元体再进行第二次均匀化得到新的增强体,计算过程中在界面与基体交界处... 相似文献
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