STM32上基于自适应扩展卡尔曼滤波的电池电量估计
动力系统
2025-04-09 v1 最优化与控制
摘要
准确且计算轻量级的电池单元电量(SoC)估计算法对于嵌入式系统上的有效电池管理至关重要。本文提出一种基于最大似然估计的协方差适应技术的自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)用于SoC估计——该方法在该领域尚属新颖。此外，我们调谐了一个关键设计参数——窗口大小，以获得最佳的内存-性能权衡，并实验演示我们的解决方案相对于现有替代方法具有优越的估计精度。最后，我们呈现了一个针对通用低成本STM32微控制器的完全定制AEKF实现，表明其可在最小计算需求下部署，适用于实际应用。
引用
@article{arxiv.2504.05935,
title = {Stabilization of solutions of the controlled non-local continuity equation},
author = {Aleksei Volkov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.05935},
year = {2025}
}