“新能源控制与工业智能”专栏 | Network：采用传统及现代估算方法对电动汽车电池管理系统的评估

本文探讨了电动汽车电池管理系统（BMS）的研究，旨在通过精确监测电池的电压、电流和温度等关键参数，运用先进的估计方法如卡尔曼滤波器（KF）及其改进算法，准确计算电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）。研究通过Simulink软件构建了包含电池模型的系统，并进行了多个充放电循环模拟测试，结果显示先进的卡尔曼滤波器在处理非线性电池特性方面具有卓越的准确性，显著降低了SOC跟踪误差。这些研究结果突出了在电池管理系统中集成强大的传感器系统对于优化电动汽车电池管理、降低维护成本以及提高电池可持续性的重要性。