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电池荷电状态(SOC)是电池重要的性能指标之一,为电池管理系统实现管理控制提供了重要依据。针对卡尔曼滤波算法不能预估和修正噪声的问题,引入改进的Sage-Husa噪声估计器,构成自适应扩展卡尔曼滤波算法AEKF)估算动力锂电池SOC,同时针对计算机在进行浮点运算时存在单位舍入误差问题,采用UD分解算法,保证任意时刻状态估计协方差矩阵的对称正定性,限制由于计算误差引起的滤波发散,提高算法的精度和稳定性,通过MATLAB仿真对本文算法进行了验证,并与标准EKF算法进行比较,结果表明该算法具有较高的估算精度和稳定性,可以满足应用要求。 相似文献
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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,... 相似文献
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基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对拓展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)算法进行锂离子电池荷电状态(State of Charge, SOC)估算时噪声信息固定从而导致估算精度低的问题,提出噪声信息协方差能够自动匹配的自适应拓展卡尔曼滤波(Adaptive Extended Kalman Filter, AEKF)算法。首先基于电池的双极化(Dual Polarization, DP)等效电路模型进行参数辨识,建立精确的等效模型;然后在动态应力测试(Dynamic Stress Test, DST)工况下对比了EKF滤波算法与AEKF滤波算法噪声协方差矩阵变化情况以及对电池SOC的估算效果,结果表明AEKF滤波算法具有更高的估算精度;最后设置了几组不同的SOC初始偏差,验证了AEKF滤波算法在估算电池SOC时具有鲁棒性强的优点。 相似文献
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基于一阶Thevenin模型的扩展卡尔曼滤波在实际工程应用中,因为要对系数求其雅各比矩阵,略去了高阶项所表示的部分电池特征,在电池电流变化剧烈情况下极易失真,不能真实地反映电池状态.论文提出了基于二阶Thevenin模型的无迹卡尔曼滤波算法,二阶模型本身就能更加真实地反映电池状态,同时该算法不是对数据进行切割处理,而是... 相似文献
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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. 相似文献
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目前电源管理系统的工况适用性差,无法针对当前路况进行实时调节,降低了电池的循环寿命。针对这一问题,提出了一种基于单片机的可切换电池成组的电源管理系统,把放电电压和电流作为修正量,采取EKF算法提高SOC的估算精度。实验表明:采用单体电池放电试验,验证采集模块设计的准确性,并利用Simulink对工况仿真,验证了SOC估算的准确性和系统根据不同工况自动切换电池成组方式的可靠性。 相似文献
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为弥补动力电池组中安时积分法、开路电压法估算锂电池荷电状态(SOC,StateOfCharge)的缺点,在Matlab环境下介绍了一种使用扩展的卡尔曼滤波器估算SOC的仿真方法,并对整个过程的模型建立、电路搭建、参数辨识以及软件使用进行了详细的阐述。通过仿真实验表明其估算误差不超过3%,验证了方法的准确性以及对初值的不敏感性,是一种稳定的、可靠性高的SOC估算方法。 相似文献
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针对移动电源存在的不能自动续充问题,设计了一种自动充放电电路,并对常见锂电池过压过流保护、电池电量监测问题提出了相应的改进电路.应用普遍使用的STC15 W401 AS、SX2105、DS2762芯片作为核心器件,配合相应外围电路,为基于单片机的锂离子电池充放电保护电路的应用提供了一种参考. 相似文献
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锂电池电池管理的核心是电池荷电状态(SOC)的实时准确估算。为精确实时估算SOC值,以无人机(UAV)锂电池为研究对象,建立戴维南等效电路模型,对电池进行试验测量、研究分析。首先,运用开路电压法标定锂电池的估算初值,在卡尔曼滤波算法的基础上进一步改良优化得到扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。然后,将该算法运用到SOC估算中,即可在较短时间内高精度的估算出无人机锂电池的实时SOC值。在MATLAB/Simulink中搭建对应电池模型输入算法进行运行,并对得到的结果与实际数据进行比较、论证。试验表明,基于戴维南模型的EKF算法能很好地对无人机锂电池SOC进行估算,收敛效果好而且估算精度高于98.5%。扩展卡尔曼算法可以很准确地估算出无人机锂电池的实时SOC值。 相似文献