3.1  SOC算法验证

本文使用matlab导入实验测得的电池端电压电流数据,然后导入最小二乘法离线参数辨识结果结合无迹卡尔曼滤波(UKF)估计电池SOC，再通过FFRLS在线参数辨识和UKF算法联合估计SOC。

从(a)中可以看出，锂电池SOC在0.15-1之间连续变化时，采用RLS和FFRLS结合UKF预测SOC时，估计结果与真实曲线较接近，表现出较为良好的动态性能。从曲线表现上来说采用FFRLS的曲线表现得更好一点。为了更为清晰的对比出其差别，(b)为RLS和FFRLS曲线与真实值的相对误差，可以看出FFRLS的误差绝大多数情况下都小于RLS的曲线，两条曲线的误差都控制在0.045之下，且FFRLS曲线的平均误差要比RLS曲线的平均误差小0.007，FFRLS的表现要更为精确，更为稳定。