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锂电池的荷电状态(state of charge, SOC)是电池管理系统(battery management system, BMS)对锂电池进行管理的重要指标。针对传统SOC估计方法存在的精度低、计算复杂和鲁棒性差等问题,本文提出了一种基于奇异值分解无迹卡尔曼滤波(singular value decomposition unscented Kalman filter, SVD-UKF)的SOC估计方法。该方法利用无迹变换(unscented transformation,UT)提高了计算精度的同时降低了计算量,并且克服了UKF在状态协方差矩阵P非半正定时会出现滤波发散的缺点,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法能够快速收敛于真值,并且将估算误差降低至1%。 相似文献
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针对我国产业结构变化过程中火灾高发态势的特点,通过研究1990年~2004年15年间的火灾数据,探讨产业调整变化对火灾态势的影响,同时,进一步运用回归分析的方法研究三次产业对火灾的影响关系。 相似文献
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