MATLAB采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,实现了在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。通过基本卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波方法,解决了未知干扰噪声环境下的估计问题。
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:提出了基于UD分解的自适应卡尔曼滤波算法,给出了一种风场模型,对风场进行仿真计算结果表明,模型参数及噪声统计特性有误差时,基于UD分解的自适应卡尔曼滤波葬法稳定、精度高,具有较强的自适应性,克服了自
通过分析蓄电池运常见的现象电池失效模式和内阻的关系,研究了蓄电池在线监测管理系统应解决的关键问题,主要包括:1)监测管理系统的合理结构,2)电池单体的内阻数据在蓄电池监测系统的可靠性,3)内阻和剩余容
如何计算UPS蓄电池配置及蓄电池的放电时间.doc
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针对移动机器人定位过程中噪声统计特性不确定的问题,提出一种模糊自适应扩展卡尔曼滤波定位方法。利用模糊理论和协方差匹配技术对扩展卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差R进行自适应调整,实现定位算法性能的在线改
镍氢动力电池SOC的改进卡尔曼滤波法估算,闫文志,吴友宇,本文在分析其他镍氢电池模型的基础上,建立了二阶RC模型,不仅能很好的描述镍氢电池的动态特征而且易于工程实现。Kalman滤波算法要�
该模型是使用simulink去实现卡尔曼滤波
为了获得较理想的去噪效果,滤波应该根据滤波窗内像素的统计特性自适应地进行,相应这些滤波被称作为自适应滤波器。自适应中值滤波器便是其中的典型例子,其算法如下:
多尺度无味卡尔曼滤波方法的自适应融合设计用于多传感器数据融合
扩展卡尔曼滤波SOC算法Simulink模型,里面包括按时积分的SOC计算,包含噪音的SOC计算,和扩展卡尔曼滤波的SOC计算,输出三者的比较曲线,可以用来参考学习。
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