基于AUKF算法的锂电池SOC估算

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂电池荷电状态(SOC)时忽略了系统噪声时变特性问题,导致估算精度降低,故提出了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法.通过建立电池模型,利用UKF对SOC进行估算的同时,结合Sage-Husa自适应滤波算法时刻对系统噪声进行估计和修正,进而提高估算SOC时的精度.通过在不同工况下对...     

基于自适应高斯-厄米特滤波的锂电SOC估算研究

对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)进行准确地估算十分重要.由于SOC呈非线性特征,并且受多种因素的动态影响,准确估计困难.本文利用高斯-厄米特滤波(Gauss-Hermite filter,GHF)的思想,结合Thevenin等效电路模型,提出一种自适应高斯-厄米特滤波(adaptive Gauss-Hermite filter,AGHF)算法对SOC实时估计更新.利用MATLAB/Simulink建立仿真模型,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法及传统的高斯-厄米特滤波算法相比较.通过分析对比可以发现该算法的估算精度较高,可以有效地控制滤波发散.     

基于自适应高斯-厄米特滤波的锂电SOC估算研究

对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)进行准确地估算十分重要.由于SOC呈非线性特征,并且受多种因素的动态影响,准确估计困难.本文利用高斯-厄米特滤波(Gauss-Hermite filter,GHF)的思想,结合Thevenin等效电路模型,提出一种自适应高斯-厄米特滤波(adaptive Gauss-Hermite filter,AGHF)算法对SOC实时估计更新.利用MATLAB/Simulink建立仿真模型,并与扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法及传统的高斯-厄米特滤波算法相比较.通过分析对比可以发现该算法的估算精度较高,可以有效地控制滤波发散.     

[动力电池]基于双时间尺度扩展卡尔曼粒子滤波算法的电池组单体荷电状态估计

为实现对电池组单体荷电状态(SOC)的精确估算,首先对锂电池组单体建立增强自校正(ESC)模型,然后根据锂电池ESC模型建立电池组平均模型和各单体SOC差异模型,再对其用双时间尺度的扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF)算法来估算电池组平均SOC值和各单体差异SOC值,从而得到电池组中各单体SOC值。对12节锂电池串联电池组进行SOC估算实验,结果表明,基于双时间尺度EKPF算法的电池组单体SOC估计方法可实现对单体SOC的精确估计,且该方法比双时间尺度扩展卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法具有更高的估算精度。     

基于自适应滤波的电动汽车动力电池荷电状态估计方法

基于卡尔曼滤波法的电池组荷电状态(State of charge,SOC)估计方法适合于电流变化比较剧烈的混合动力汽车中电池组的SOC估计,但由于电池模型以及系统噪声、量测噪声统计特性的不确定性,容易引起滤波发散.研究联邦城市行驶工况,并对电池组进行充放电试验,建立单变量的镍氢电池组的状态空间模型.将SOC作为系统的状态,由于自适应滤波算法可以抑制滤波发散,基于自适应滤波算法研究镍氢电池组的SOC估计方法.台架试验表明该方法具有较高的估计精度和可靠性,计算量小,更适用于实际应用.     

锂电SOC改进无迹卡尔曼滤波估算算法研究

传统无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确和无法预先获取噪声统计特性而使得估算误差增大的问题.针对这些问题,这里提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF):该算法通过扩充状态变量法来实现欧姆内阻在线更新,以此提高电池模型精度,并根据实时SOC估计值与真实值的误差,构造滑模观测器实现系统噪声和观测噪声的更新,降低未知噪声的干扰,最后通过不同温度下复杂工况实验,验证了新算法的估计精度和稳定性.     

电动汽车锂电池建模仿真及SOC估计研究

为了提高电动汽车用动力锂电池模型精度及荷电状态(SOC)估算精度,以PNGV等效电路模型架构为基础进行模型改进,考虑SOC估算精度主要受充放电倍率、温度及电池容量变化等的影响,结合改进模型及扩展卡尔曼滤波算法(EKF),对SOC估算输入参数进行加权修正处理,并在Matlab/Simulink中建立仿真模型.实验和仿真对...     

基于ASRCKF算法的锂电池SOC估算

针对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)估算SOC时需要准确获得系统状态及测量噪声协方差这一缺陷,将基于电池模型输出电压残差序列的协方差匹配思想引入平方根容积卡尔曼滤波,提出了自适应平方根容积卡尔曼滤波算法(ASRCKF)。以18650型锂电池为实验对象,建立了戴维南等效电路模型,采用递推最小二乘法辨识电池模型参数,最后,利用UDDS电池实验数据对ASRCFK算法进行了仿真。实验结果表明,传统的SRCKF算法估算SOC产生的均方根误差为3.41%;而提出的ASRCKF算法估算SOC产生的均方根误差仅为0.97%,与传统算法相比具有更高的精度,对噪声的适应能力更强。     

基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计

针对电池SOC估计所用安时积分法的缺陷,本文采取了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法,在描述电池模型系统的状态方程和观测方程上应用这种算法估算SOC值。通过实验看到了,EKF算法不存在安时积分法的误差累积问题且有对错误初始SOC值的自我纠正能力,而且较为精确和稳定,其估算误差的小于5%。     

基于改进EKF算法的锂电池SOC估算

采用传统EKF算法对电池SOC估算时,系统噪声先验特性未知及电池模型误差会影响电池SOC估算的精度。论文提出一种基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法:通过建立电池等效电路模型,联合安时积分法原理,得到系统的状态空间方程;接着引入数据校正的思想,运用Cauchy鲁棒函数,以EKF观测方程的真实值与估计值之间的残差为依据,实时矫正了滤波状态噪声协方差阵Q,且在SOC区间内通过观测噪声协方差阵R进行了动态调整,使算法具有更强的鲁棒性。仿真结果表明,与传统的EKF算法相比,改进后的EKF算法估算误差降低了3.5%,且算法的平均误差保持在0.68%左右,验证了该方法的有效性及精确性。