摘要：电池充电状态（SoC）的估计是电池管理系统（BMS）的基本功能之一，是电动汽车（EV）能量管理和配电控制的重要输入参数。本文分别提出了两种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的方法来估计电动汽车中使用的锂离子电池的SoC。使用戴维宁模型对锂离子电池进行建模，根据实验数据识别模型参数，并进行验证。然后建立用于SoC估计的空间方程。使用 EKF 和 UKF 对 SoC 估计结果

摘要：在这个脚本中，使用多通道充电配置文件实现了基于深度学习的锂离子电池容量估计。提出了基于多通道充电配置文件的机器学习和深度学习模型。基于FNN、CNN、LSTM深度学习，在Matlab仿真下验证基于这三种深度学习的电池容量的估算准确性。关键词：FNN、CNN、LSTM、电池容量估算

摘要：在这个脚本中，使用多通道充电配置文件实现了基于深度学习的锂离子电池容量估计。提出了基于多通道充电配置文件的机器学习和深度学习模型。基于FNN、CNN、LSTM深度学习，在Matlab仿真下验证基于这三种深度学习的电池容量的估算准确性。关键词：FNN、CNN、LSTM、电池容量估算

摘要：在这个脚本中，使用多通道充电配置文件实现了基于深度学习的锂离子电池容量估计。提出了基于多通道充电配置文件的机器学习和深度学习模型。基于FNN、CNN、LSTM深度学习，在Matlab仿真下验证基于这三种深度学习的电池容量的估算准确性。关键词：FNN、CNN、LSTM、电池容量估算