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基于随机充电信息在线估计电池组容量及一种基于随机充电信息在线估计电池组容量及2S2、基于温度的电池容量校正：温度数据的修正S3、电池健康状态估算和预测：基于电池组容量2.根据权利要求1所述的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法，;3.根据权利要求1所述的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法，4.根据权利要求3所述的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法，;;i表示测量噪声。5.根据权利要求2所述的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法，SOC1和电池容量观测的相对误差这三个数值；模糊规则算法为根据所选取充电段的soce(0%,30%)所处的不同位置，选择不同的权重因子ke(0,1)；利用基于模糊卡尔曼滤6.根据权利要求1所述的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法，3;基于随机充电数据的积累获得一段时间内SOH与时间n之间的数;a7.根据权利要求6所述的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法，4大价值。那么如何持续提升重卡的盈利能力，客户的关注点就在于降低车辆的TCO（Toal本也将更低。为解决新能源时代重卡的TCO高敏感度的困境，电池的使用寿命逐渐成为关方法，以解决现有重型商用车动力电池基于普通安时积分或经验模型计算在线容量精度[0006]针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于随机充电数据片5;取充电段的结束时间，I(t)表示时间t时;;i表示测量噪声。规则算法为根据所选取充电段的soce(0%,30%)所处的不同位置，选择不同的权重因子容量的比值，电池组的SOH选定电池组内容量最小值单体为标准进行计算，那么电池组的;;6本发明设计的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法结合模[0015]本发明设计的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法结合卡[0016]本发明设计的基于随机充电信息在线估计电池组容量及健康状态的方法基于温;取充电段的结束时间，I(t)表示时间t时;7[0026]由于电池在充电间隔之间的容量变化较小，系统噪声w通过较小的值来满足滤波;i表示测量噪声。所选取充电段的soce(0%,30%)所处的不同位置，选择不同的权重因子ke(0,1)。利用基;;捷应用于不同车型的电池的健康状态评价和[0032]本发明不局限于上述实施方式，任何人应得知在本发明的启示下作出的结构变

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