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高性能的6轴传感器足以为系统中的安装提供更大的灵活性

以神经网络模型为典型代表，该方法在忽略电池内部化学反应细节的同时具备极高的拟合能力，适用于各种动力电池的SOC估计，且估计精度高。但是训练需要大量的数据，计算量大，在实际应用中，必须配备高性能的芯片，使得BMS成本增加。

基于数据驱动的估算方法无需考虑电池内部复杂的化学反应机理,而是基于大量电池实验测试数据,来建立并训练电流、电压、温度等外部特性参数与SOC之间的映射关系模型。


对于点到点的拓扑，末端并联电阻的阻值比较容易选择，端接电阻阻值R与传输线特征阻抗一样即可。

IAM-20680的高性能体现在：

可感应高达±36g加速度和±300dps角速度；

并能抵御由高温和长时间使用带来的双重侵蚀，保持高精度和低噪声的品质；

满足超低零漂，超低温漂，高抗震性的要求。

传感器和其他器件的小型化/集成化正成为关键的成功因素之一。 例如InvenSense IAM-20680这类在小型封装中仍具备高性能的6轴传感器，足以为系统中的安装提供更大的灵活性。

汽车制造商和系统集成商正在不断寻求创新，以提高系统可靠性，降低系统成本.

将两种或多种方法结合应用,形成一种混合方法,可以利用不同算法的优点来有效提高SOC的估计性能.如利用数据驱动方法的优化方法结合基于模型的算法来提高SOC估计的准确性,鲁棒性和估算速度。

试验中的阶跃曲线在调整时间上有较大滞后，仿真中位移在上升阶段很快，并且仿真响应结果比试验结果的位移超调量更大。

偏差应该来源于水压阀的泄漏造成的阻尼效应，以及仿真模型中未予考虑的封闭容腔中动态流量变化引起的阻尼效应，这两个阻尼作用使直驱阀的整体动态响应不能像仿真中那样好。

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