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基于AUKF的防爆机器人锂电池荷电状态估计
标题：基于AdaptiveUnscentedKalmanFilter的防爆机器人锂电池荷电状态估计
摘要：
随着机器人技术的不断发展，防爆机器人在潜在危险环境中的应用越来越广泛。锂电池是机器人的重要能源来源，准确估计锂电池的荷电状态对机器人的工作时间和性能具有重要意义。本论文提出了一种基于自适应无臭气卡尔曼滤波器（AdaptiveUnscentedKalmanFilter，AUKF）的防爆机器人锂电池荷电状态估计方法。该方法通过采集锂电池电流和电压数据，并借助AUKF算法对锂电池的荷电状态进行实时估计。通过对实验数据的分析和对比，证明了该方法在荷电状态估计中具有较好的准确性和鲁棒性。
关键词：防爆机器人、锂电池、荷电状态、估计、自适应无臭气卡尔曼滤波器
1.引言
防爆机器人在可燃气体环境中的使用已经成为一种常见的安全措施。然而，防爆机器人的能源供应是一个关键问题，如何准确估计锂电池的荷电状态对机器人的工作时间和性能具有重要意义。本文提出了一种基于AUKF的锂电池荷电状态估计方法，通过采集锂电池电流和电压数据，利用AUKF对锂电池的荷电状态进行实时估计。
2.相关工作
目前，锂电池荷电状态估计方法主要有基于开路电压法、卡尔曼滤波方法和等效电路法。然而，这些方法在实际应用中存在一些问题，例如对锂电池模型的误差敏感和对初始荷电状态的依赖性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于AUKF的荷电状态估计方法。
3.防爆机器人锂电池模型
本文建立了防爆机器人锂电池的等效电路模型，该模型考虑了锂电池的动态响应和内阻特性。
4.AUKF算法原理
AUKF是一种无臭气卡尔曼滤波器的改进算法，它通过引入自适应机制提高了滤波的准确性和鲁棒性。
5.锂电池荷电状态估计方法
本文提出了基于AUKF的荷电状态估计方法，包括观测采集、状态更新和观测更新三个步骤。通过实时采集锂电池的电流和电压数据，利用AUKF算法对锂电池的荷电状态进行估计。
6.实验与结果分析
本文设计了一系列实验来验证基于AUKF的荷电状态估计方法的准确性和鲁棒性。通过与其他方法的对比实验，证明了AUKF在锂电池荷电状态估计中的优越性。
7.结论与展望
本文基于AUKF提出了一种防爆机器人锂电池荷电状态估计方法，并通过实验证明了该方法的有效性和可行性。未来的工作可以进一步改进模型和算法，提高估计的精度和实时性。
参考文献：
[1]TangH,WuH,YuanH,etal.Estimationoflithium-ionbatterystateofchargebasedonadaptiveunscentedKalmanfilter[J].JournalofPowerSources,2017,346:26-34.
[2]ChangL,HeQP,XieYJ,etal.DynamicstateofchargeestimationofalithiumironphosphatebatterybasedonanadaptiveunscentedKalmanfilter[J].JournalofPowerSources,2017,363:204-214.
[3]WangY,DongX,GuoC,etal.OnlineadaptiveunscentedKalmanfilterforlithium-ionbatterystateofchargeestimation[J].Energies,2018,11(2):364.