滤波器增强强化学习用于电池快充

2026年10月19日，Meng Yuan等作者在arXiv Systems and Control与Engineering Energy发布研究，提出一种滤波器增强强化学习框架，用于兼顾寿命的健康感知电池快充。该框架基于TD3算法，奖励函数结合健康状态（SoH）信息与源自恒流恒压充电策略的SoH相关电压惩罚项，以纳入析锂感知。针对车载SoH估计噪声，框架在噪声统计未知时采用EMA滤波、已知时采用Kalman滤波，并将滤波估计嵌入智能体状态与奖励计算。目前该研究处于论文发布阶段，报道未提及实车验证或应用落地进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。