基于无迹H∞滤波的锂电池SOC估计研究

新能源汽车中锂电池的荷电状态(SOC)估计是电池管理系统的关键技术,对其准确估算有重要意义.所提的算法参考无迹卡尔曼滤波(UKF),将无迹变换(UT)融入到扩展H∞滤波中,用以估计锂电池系统状态均值和协方差,避免线性误差累积、增加算法的数值稳定性.在仿真实验中,在不同动态工况下分析了该算法的估计误差,证明算法在面对噪声干扰时具有较好的鲁棒性和准确性,是一种有效可行的算法.     

动力锂电池SOC估计仿真研究

针对传统的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)估计动力锂电池荷电状态(SOC)时,由于滤波迭代过程中系统噪声不确定,可能导致估计结果精度欠佳的问题,提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)动态地估计锂离子电池的SOC.算法以UKF算法为基础,引入改进的Sage-Husa自适应滤波算法,利用观测数据进行滤波递推的同时,实时更新系统噪声的统计特性.以等效电路模型为基础,采用递推最小二乘法辨识模型参数,应用AUKF算法对电池SOC进行估算,并从实际工况进行仿真验证分析.仿真结果表明,上述算法有效的提高了估计精度,误差稳定性较高.     

基于参数在线辨识和SVD-UKF的锂电池SOC联合估计

锂电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统的核心参数,准确的SOC估计对电动汽车的安全运行至关重要。针对因电池模型参数固定导致锂电池SOC估计精度不高和误差协方差非正定导致传统无迹卡尔曼滤波算法估计SOC失败的问题,提出基于参数在线辨识和SVD-UKF的锂电池SOC联合估计算法。该算法使用变遗忘因子递推最小二乘法实现电池模型参数的在线辨识,通过基于奇异值分解的无迹卡尔曼滤波算法(SVD-UKF)实现电池SOC的估计。在联邦城市运行工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,联合估计算法可将SOC估计误差控制在1.53%以内,能够有效提高SOC估计的准确性和稳定性。     

基于电动汽车磷酸铁锂动力电池荷电状态 估计方法研究

近几年,磷酸铁锂动力电池逐渐成为电动汽车动力电池首选.但是由于材料本身特性,使得磷酸铁锂电池的荷电状态难以精确估算.当电动汽车处于复杂工作环境时,荷电状态估计在保证电动汽车电池操作中的安全性和可靠性方面起到了至关重要的作用.文章采用戴维宁等效电路模型,验证无迹卡尔曼滤波和粒子滤波两种方法的估算效果,并分别与扩展卡尔曼滤波方法作对比,结果证明无迹卡尔曼滤波和粒子滤波都具有更好的估算精度.     

等效建模与SR-UKF算法的SOC估算研究

荷电状态(SOC)用于表征动力锂电池剩余电量。选用Thevenin等效模型作为模拟电池工作状态的等效电路模型,结合试验测量相关参数,运用电路以及多种数理知识,对构建的锂电池等效电路模型进行参数辨识,并通过曲线拟合等方法对辨识结果进行优化处理。在脉冲特性能力测试(HPPC)中对模型精度进行验证,模型表征误差稳定在1.1%以内。采用平方根无迹卡尔曼算法用状态变量的误差协方差的平方根代替状态变量的误差协方差,直接将协方差的平方根值进行传递。利用平方根无迹卡尔曼算法对荷电状态进行估计,对比无迹卡尔曼算法与平方根无迹卡尔曼算法的SOC估计效果。在25℃的条件下对三元锂电池进行动态应力测试工况(DST)试验,平方根无迹卡尔曼算法和无迹卡尔曼算法锂电池SOC估计的最大误差分别为0.55%与1.5%。试验结果表明,平方根无迹卡尔曼算法的跟踪效果较优,具有更高的SOC估计精度和稳定性。     

基于鲁棒H∞滤波的蓄电池荷电状态估计

针对蓄电池系统的荷电状态(SOC)受蓄电池材料及加工制作、工作温度、充放电大小及频率等因素的影响,是一个典型的非线性时变系统,相应的状态估计模型在测量过程中存在噪声干扰引起模型参数不确定性的特征。以安时法为基础,建立SOC的状态方程并应用鲁棒H∞滤波算法预测SOC估计值。仿真研究表明,提出的鲁棒H∞滤波算法在有色噪声干扰下比卡尔曼滤波(Kalman filter)有更好的估计精度;在白噪声情况下,鲁棒H∞滤波算法可通过调节其参数达到和卡尔曼滤波器相同的估计精度。     

锂电池健康状态快速测量及系统实现

为实现大规模退役锂电池的梯次利用，需要快速测量锂电池的健康状态。基于EIS的低频阻抗测量不仅耗时长，而且针对电池等效电路的还需要做复杂的参数估计，因此，建立了锂电池扩散过程健康因子与低频阻抗的关系，结合扩散过程健康因子和锂电池直流内阻以快速评估锂电池健康状态。其次，设计和构建快速测量系统以测量低频阻抗和直流内阻。实验结果表明，可通过测量扩散过程健康因子和直流内阻判断锂电池健康状态，测量过程仅需花费三分钟的时间，而且准确性较高，快速测量系统可应用于各个实际的工业现场，实现了集快速性、准确性、经济性于一体的目标。     

锂电池SOC与SOP的联合估计

锂离子电池精确的荷电状态(SOC)和功率状态(SOP)对于电动汽车的稳定运行尤为重要,对此提出了一种锂电池SOC与多约束条件下SOP的联合估计方法。首先,建立了二阶RC等效电路模型,并运用迭代无迹卡尔曼滤波算法来估计荷电状态;然后,结合荷电状态的估计结果,在多约束条件下对SOP进行联合估计;最后,在动态应力工况和快速脉冲工况下对联合估计算法进行了MATLAB仿真测试验证。结果验证了所提联合估计算法对于SOC和SOP联合估计的有效性,并且具有较高的估计精度和较好的鲁棒性。     

基于电路等效和UKF-EKF的锂电池SOC估算方法研究

锂电池以成组形式被广泛使用,但在生产与使用中单体不一致现象会严重影响电池的使用效率、寿命以及安全性。因此,对动力锂电池荷电状态(SOC)进行实时准确估算,保证电池的及时均衡尤为重要。针对动力电池估算所存在的等效模型模拟电池充放电过程中的真实性低、常用算法精度损失等问题,采用二阶Thevenin等效电路模型,通过递推最小二乘法进行电池模型的参数辨识。对比扩展卡尔曼滤波(EKF)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的优、缺点,提出了一种结合EKF和UKF两种算法优势的联合在线SOC估计策略。将估计的SOC结果和试验测量结果进行比较,并通过试验与仿真验证该方法的精度。试验结果表明,该方法能够有效实现SOC的在线估算,其估计精度在5%内,为电池管理系统的搭建与锂电池组的均衡提供了判断依据。     

基于Thevinin的锂离子动力电池建模实验研究

为了准确估算锂电池的荷电状态(SOC),对其等效电路模型进行了研究。通过充放电实验研究锂电池的电特性,利用充放电电压、电流数据辨识其欧姆内阻、极化内阻和极化电容参数,建立了较为精确的锂电池Thevenin模型。建立实验用磷酸铁锂电池的离散状态空间模型,在Matlab/Simulink环境下建立了该电池的仿真模型,并设计了放电实验。实验证明,建立的锂电池模型仿真数据与实测数据误差小于0.1 V,且随着充放电的进行误差逐渐减小,较好的跟随电池电压的变化,模型精度较高。     

基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法研究

为解决在多种工况下锂电池实时估算困难、估算精度不高等问题,以三元锂电池为研究对象,建立Thevenin模型,对电池的工作特性进行表征。综合多种工况对锂电池工作特性进行研究分析,避免了依据电池内部复杂结构建立等效模型的困难。考虑到估算初期荷电状态(SOC)准确性对于后期估算的重要性,首先用开路电压法标定初值,然后运用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行估算跟踪。UKF算法基于无迹变换,没有忽略高阶项,对于非线性分布具有较高的计算精度。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型并结合多种工况数据进行分析。试验结果表明,Thevenin模型能够较好地对锂电池SOC进行估算,收敛速度快、跟踪效果好且能将估算误差控制在0.8%以内,验证了UKF在对锂电池进行SOC估算时具有较高的精度。     

基于容积卡尔曼滤波算法估计动力锂电池荷电状态

动力锂电池荷电状态的准确估计是电池管理系统的关键功能之一。该文结合二阶电阻-电容等效电路模型,通过建立状态空间表达式,利用最小二乘法对等效电路模型各参数进行辨识,并通过多项式拟合方法获得了开路电压与剩余电荷的关系曲线,进而基于容积卡尔曼滤波方法对锂电池荷电状态进行建模,建立了基于数字信号处理器的充放电实验平台,实现了锂电池放电时荷电状态的实时估算。实验结果表明,该方法能够实现实时在线估算,且最大误差小于 2%,具有良好的估算精度。     

基于内阻法修正的蓄电池卡尔曼滤波SOC估算

针对蓄电池卡尔曼滤波算法荷电状态SOC（State of Charge）初始值的估计误差较大可能导致前期收敛性较差的问题,通过分析蓄电池放电实验数据,运用灰色关联模型计算电池内阻、电压和电流参数关于SOC的关联度值,将关联度最高的内阻参数作为初始SOC估计值的自变量。然后将初始SOC估计值代入由二阶等效电路模型构建的扩展卡尔曼滤波算法中,进行SOC估计。最后利用电测试平台验证SOC估计准确性,并与电压参数作为初始SOC估计值自变量的方法进行对比。实验结果表明,相对于电压法的初始估计值,内阻法的初始估计值更接近真实值,将其作为卡尔曼滤波算法的起始值,更能提高初期荷电状态估算精度。     

A Filtering Approach Based on MMAE for a SINS/CNS Integrated Navigation System

This paper explores multiple model adaptive estimation (MMAE) method, and with it, proposes a novel filtering algorithm. The proposed algorithm is an improved Kalman filter-multiple model adaptive estimation unscented Kalman filter (MMAE-UKF) rather than conventional Kalman filter methods, like the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF). UKF is used as a subfilter to obtain the system state estimate in the MMAE method. Single model filter has poor adaptability with uncertain or unknown system parameters, which the improved filtering method can overcome. Meanwhile, this algorithm is used for integrated navigation system of strapdown inertial navigation system (SINS) and celestial navigation system (CNS) by a ballistic missile's motion. The simulation results indicate that the proposed filtering algorithm has better navigation precision, can achieve optimal estimation of system state, and can be more flexible at the cost of increased computational burden.      

基于UKF的电动汽车锂电池SOC估计方法

准确估计电池的荷电状态(SOC,state of charge)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。基于Thevenin模型建立了状态空间方程组,采用无色卡尔曼滤波(UKF,unscented Kalman filtering)算法实现非线性条件下的SOC准确估计。硬件在环仿真试验表明:UKF估计误差小于5%,且当SOC值低于50%时,其估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波(EKF,extended Kalman filtering)方法,有较高的实用价值。     

基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计

针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SOC估计的环境温度和放电电流因素作为蓄电池系统的噪声,采用扩展卡尔曼滤波法的优化估计递推算法对蓄电池SOC进行实时滤波与估计,从而提高了蓄电池SOC的估计精度。实验结果表明,该方法的蓄电池SOC估计结果与实测值基本一致,可用于矿用可移动救生舱蓄电池管理系统中。     

基于Simulink的锂电池建模仿真

针对锂离子电池SOC(荷电状态)难以估算的问题,通过对电池建立等效的Thevenin电路模型,对不同时刻的SOC的模型参数进行拟合得到动态的模型参数,在Matlab中借助Simulink建立仿真模型,采用模块化结构,建立基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算系统;利用测得的电池电压电流,仿真系统可直接估算出实时的电池SOC,与实际的电池SOC对比,误差保持在2.5%以内,表明该方法可以有效地估计电池的SOC,对于锂离子电池在实际应用的容量估算有着重要意义。     

无线传感网络节点锂电池剩余电量估算方法

针对采用锂电池电量检测芯片DS2786进行剩余电量估算存在误差较大的问题,结合DS2786芯片和卡尔曼滤算法,提出了一种面向无线传感网络节点锂电池的剩余电量估算方法。该方法通过建立能表征锂电池特性的等效电路模型,将芯片DS2786所获得的锂电池两端开路电压和放电电流作为卡尔曼滤波算法的输入参数,进行精确的剩余电量估算。实验结果表明,该方法对于锂电池剩余电量的估计误差可维持在3%以内,且算法复杂度低,能满足嵌入式设备的应用要求。