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针对遗忘因子递推最小二乘法的遗忘因子为固定值而造成锂电池参数辨识结果稳定性和锂电池等效电路模型精度无法同时兼顾的问题,提出一种将模糊算法与遗忘因子递推最小二乘法相结合的融合算法——模糊遗忘因子递推最小二乘法,使得遗忘因子在模糊控制器的作用下实现动态可变.通过选取一阶RC模型作为锂电池的等效电路模型,并基于固定遗忘因子递推最小二乘法和模糊遗忘因子递推最小二乘法,分别对一阶RC模型进行参数辨识,然后分别将参数辨识结果带入模型中进行模型端电压误差计算.仿真结果表明,相较于遗忘因子取值为1的固定遗忘因子递推最小二乘算法,基于模糊遗忘因子递推最小二乘法的锂电池模型端电压平均绝对误差值下降了0.000 85 V,最大误差绝对值下降了0.074 2V.相较于遗忘因子取值为0.9的固定遗忘因子递推最小二乘法,模糊遗忘因子递推最小二乘法参数辨识结果的稳定性有非常显著地提升. 相似文献
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