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。     

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,...     

基于DSP的电动汽车锂电池荷电状态估算的研究与实现

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是电动汽车能源管理的关键技术。为了提高锂电池SOC的估算精度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于锂电池SOC估算,以减小拓展卡尔曼滤波(EKF)简单线性化带来的误差。搭建电池检测系统的硬件平台,以TMS320F28335型数字信号处理器(DSP)为主控芯片(MCU),实现电压、电流、温度的检测及UKF算法,并设计了相关的电池测试实验。实验结果表明,UKF可以实时估算锂电池SOC,估算误差在4%以内,高于传统的拓展卡尔曼滤波(EKF)。     

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RLS与EKF算法的锂电池SOC估计

准确估计荷电状态是电池管理系统高效和安全运行的关键因素之一.以Thevenin模型为基础,运用递推最小二乘法,对模型参数进行估计并且定期更新.采用扩展卡尔曼滤波算法实现了对锂电池荷电状态的估算.仿真结果表明,该估算策略能保持很高的精度,并对观测噪声有很强的抑制作用.     

基于自适应UKF算法的锂电池荷电状态估计策略

针对噪声的未知统计特性会导致锂电池荷电状态估计精度不高的问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法.算法以锂电池的Thevenin一阶RC模型为研究基础,初始阶段基于协方差匹配判据对状态初值偏差情况进行判断,若存在偏差则引入次优渐消因子修正均值协方差进行抑制,能有效克服状态初值偏差问题,在后继估计过程中,利用Sage-Hu...     

基于SRUKF的TSOA/TDOA单站跟踪技术研究

阐述了蜂窝网系统中单台定位设备TSOA/TDOA被动式新型混合定位技术的原理.利用TSOA/TDOA混合定位的数学模型建立系统观测方程,采用受随机加速影响的匀速运动状态模型,描述了移动台的位移和速度.在此基础上推导了基于平方根无迹卡尔曼滤波的跟踪算法,并通过仿真实现了对移动台位置和速度的同时跟踪.仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波及无迹卡尔曼滤波算法相比,平方根无迹卡尔曼滤波算法的跟踪性能更优.     

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MIMO模糊控制的锂离子电池参数自适应等效电路模型及SOC估计

针对锂电池等效电路模型无法在荷电状态(SOC)全区间精确反映锂电池内部真实状态的问题,提出了基于多输入多输出(MIMO)模糊控制的参数自适应等效电路模型.该等效电路模型以新一代汽车伙伴关系(PNGV)模型为自适应原型,根据锂离子电池和PNGV模型的外特性参数差异,由MIMO模糊调节器动态实时修正模型参数,达到精确建模、反映电池内部真实状态的目的.实验验证了自适应参数对模型精度和自适应性能的影响及模型在变工况下的模拟效果.通过对比锂电池参数自适应模型和静态参数PNGV模型的扩展卡尔曼滤波算法估计SOC的误差,验证了参数自适应模型的有效性.     

基于Drift-Ah积分法的CKF估算锂电池SOC

锂电池荷电状态(SOC)是反映电池使用情况的重要参数之一.在锂电池实际工作过程中,电流传感器测量时的漂移电流会对SOC估计精度造成很大影响.对此,提出一种加入漂移电流的Drift-Ah积分法,建立SOC的噪声组合模型,并采用容积卡尔曼滤波算法(CKF)实现锂电池的SOC估计.最后,对锂电池进行模拟工况实验,仿真结果表明,所提出的估计算法可以有效抑制漂移电流的干扰,精度高且复杂度低.