Estimacija stanja napunjenosti litij-ionske automobilske baterije : završni rad - Trojko, David (D. Trojko, 2018)
Sažetak na hrvatskom: Središnja informacija za Sustav upravljanja baterijskim paketima (BMS) su unutarnja stanja svake baterijske ćelije u baterijskom paketu. Najvažnije stanje baterijske ćelije je Stanje napunjenosti (SoC). Rad je usmjeren na estimaciju unutarnjih stanja baterijske ćelije Kalman filtrom nezaćinjenim derivacijama (Unscente Kalman Filterom-UKF). To je estimator koji koristi informaciju o trenutnim stanjima da bi predvidio estimat stanja u idućem koraku. Prvi je dio UKF algoritma osvježavanje, odnosno korekcija predviđenih vrijednosti stanja i matrice kovarijanci stanja iz prošlog koraka. Taj je dio vremenski kritičan jer mora biti izvršen u trenu prelaska u novi korak, čim se pojavi nova mjerena vrijednost. Za razliku od prvog djela, drugi dio UKF estimacije je vremenski nekritičan te se može izvršavati čitavo preostalo vrijeme trenutnog koraka. Najveća prednost estimacije stanja UKF estimatorom, za razliku od drugih Kalman filtara je mogućnost korištenja konačkog broja točaka (sigma točaka) da bi se kroz nelinearni sustav čim vjernije prenjela srednja vrijednost i matrica kovarijanci estimata stanja. Procesna složenost UKF estimatora je gotovo jednaka složenosti Extended Kalman filtra EKF.