针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.
2021-11-12 21:29:41
526KB
1
网上找到的最好的kalman滤波方法，包括1D和2D，带例子。 网上找到的最好的kalman滤波方法，包括1D和2D，带例子。
2021-11-12 16:36:48
29KB
1
以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景, 对卡尔曼一致滤波问题进行综述. 系统地介绍了各种卡尔
曼一致滤波算法, 其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法.
最后, 对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望.
2021-11-11 23:59:45
228KB
1
基于卡尔曼滤波的目标跟踪matlab经典程序——快速入门
基于卡尔曼滤波的目标跟踪经典matlab程序源代码，用于2维目标的跟踪，是初学者学习卡尔曼滤波的好教程。深入浅出，易于理解。
2021-11-11 16:08:27
33KB
回顾了U KF 算法的发展, 从一般意义讨论了U T 变换算法和采样策略的选择依据, 并给出了U KF 算法描
述. 从条件函数和代价函数入手, 在给出多种采样策略的基础上对U KF 采样策略进行了分析和比较. 最后对U KF
算法未来可能的研究方向进行了探讨.
2021-11-10 20:20:58
277KB
1