°</sup>C 且均勻混合噪聲環(huán)境下，對于1號電池，GMMCC-EKF算法的估計精度相對于擴展卡爾曼濾波算法(EKF)和傳統(tǒng)最大相關熵擴展卡爾曼濾波算法(MCC-EKF)分別提高了 90.1% 和 83.9% ；對于2號電池，估計精度分別提高了 72.4% 和 47.4% ，并且在 10.40<sup>°</sup>C 環(huán)境下該算法仍展現(xiàn)出最優(yōu)性能。對1號、2號電池在 25<sup>°</sup>C 且拉普拉斯混合噪聲環(huán)境下進行SOC估計，GMMCC-EKF算法相對于其他兩種算法的估計精度也有顯著提高。在給定初始值錯誤的情況下,GMMCC-EKF算法能夠快速地收斂到真實值。所提算法具有較高的估計精度、良好的適應性和魯棒性，可為非高斯噪聲環(huán)境下的SOC估計提供有效解決方案。-龍源期刊網" />

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采用廣義混合最大相關熵準則擴展卡爾曼濾波算法的鋰離子電池荷電狀態(tài)估計

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中圖分類號：TM912 文獻標志碼：A

DOI： 10.7652/xjtuxb202507016 文章編號：0253-987X（2025）07-0159-11

State of Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries Using a Generaliz（剩余19136字）

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