基于一阶斯特林插值滤波器的电池SOC估计和硬件实现

锂离子电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统最基本和最首要的任务。文中采用二阶RC模型和一阶斯特林插值滤波算法对锂电池的SOC进行估计。一阶斯特林插值滤波算法基于卡尔曼滤波算法,但是不需要每次都进行jacobi矩阵的更新计算。对二阶RC模型的参数进行了辨识,给出了一种基于一阶斯特林差值滤波器的锂电池SOC估计算法。搭建了基于DSP2812的硬件平台,用实验的方法与仿真结果进行了对比。仿真和实验结果表明,该模型能很好地模拟锂电池的动态特性,且一阶斯特林插值滤波算法有着比扩展卡尔曼滤波算法更精确的估计值。     

基于模糊优化决策的锂电池SOC估计

为了提高动力锂电池的使用效能和整车性能,需要准确估计动力锂电池的荷电状态(SOC),在研究分析常用SOC估计方法的基础上,根据开路电压法和卡尔曼滤波算法的特性,引入T-S模糊模型,建立了基于模糊优化决策的锂电池SOC估计方法,通过仿真验证,可有效提高锂电池SOC估计的精度。     

基于UKF-AUKF锂电池在线参数辨识和SOC联合估计

锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障。为了降低实际复杂工况下电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差,采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计锂电池SOC,将时变参数反馈到SOC估计的模型中,提高SOC估计精度和对各工况适应性,UDDS工况下通过与离线扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、在线双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)进行比较分析,实验结果验证了UKF-AUKF的精确性和鲁棒性。     

基于滑动窗自适应滤波的锂电池SOC/SOH联合估计

以锂电池电化学-电路等效组合模型为基础,研究电池荷电状态(SOC)和健康状况(SOH)联合估计算法。电池组合模型包含电化学等效模型和电路等效模型两部分,两个RC并联电路分别表示电池工作过程中的瞬态响应和稳态响应。针对电池模型参数和性能参数的非线性特征,提出基于滑动窗滤波模型的非线性参数估计方法,该方法适用于锂电池的管理系统。同时,在模型参数和性能参数估计值的基础上,提出基于Kalman算法的电池SOC/SOH自适应在线联合估计方法。实验结果显示,新算法较好地解决了锂电池非线性模型引起的计算误差,保证电池SOC/SOH估计结果的实时性和有效性。     

基于锂电池模型和分数阶理论的SOC-SOH联合估计

基于锂电池荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的耦合关系，设计了SOC-SOH联合估计系统。首先，构建锂电池等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法，进行锂电池SOC估计；其次，建立锂电池分数阶模型，设计模糊控制器辨识分数阶模型参数，基于分数阶模型参数和电池充电工况确立健康因子，引入麻雀搜索算法（SSA）改进反向传播神经网络（BPNN），进行锂电池SOH估计；然后，集成SOC与SOH估计方法，设计联合估计系统；最后，设计锂电池老化实验、动态应力测试（DST）和US06动态实验方案，对比分析不同工况下不同算法的SOC-SOH联合估计效果。结果表明，基于提出的SOC-SOH联合估计方法，估计误差小于1%，具有良好的估计特性。     

基于EKF的船舶动力锂电池剩余容量估算

在船舶锂电池储能系统(RESS)应用中,准确估计剩余容量(SOC)是储能系统安全充放电的基础,SOC无法直接测量,只能通过测量电池外电压电流,根据电池特性进行计算得到。目前,传统SOC估计算法精度低,现流行的算法存在计算复杂的问题,并对依赖于SOC初始值精度,在运用中问题重重,难以保证船舶RESS的安全、寿命和容量利用率。为提高SOC估算精度,对锂电池的等效电路PNGV模型进行试验及参数辨识,并结合拓展卡尔曼滤波(EKF)算法,测量锂电池电压及电流,综合进行SOC的估算,经试验,SOC估算精度相比传统算法得到了提高,并解决了SOC估计对初值的要求高的问题,由此证明了PNGV模型结合扩展卡尔曼滤波算法精确估计SOC的可行性。     

平方根无迹卡尔曼滤波作球面变换的SOC估计

针对现有的电池荷电状态(SOC)估计方法存在计算推导过程复杂以及线性化精度低的缺点,提出了一种新的基于平方根无迹卡尔曼滤波在单位超球体中作球面变换的锂电池SOC估计方法。这种方法无需对非线性模型线性化且与传统的无迹卡尔曼滤波相比,通过球面变换得到的Sigma点也更少,从而降低了计算要求。修正了电池的二阶等效电路模型,然后给出了所提出估计方法的具体步骤。最后,通过实验对估计方法进行了验证,分析了所提出的方法在SOC估计精度和鲁棒性方面的性能。实验表明,所提出的估计方法能顺利地完成电池SOC的精确估计,估计误差最大仅为4.98%,估计精度受参数变化影响小,具有一定的鲁棒性。     

基于离散滑模观测器的锂电池荷电状态估计

锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计是电池管理系统的重要组成部分,针对锂电池非线性的特性,提出了采用离散滑模观测器估计锂电池荷电状态的方法,给出了离散滑模观测器的设计方法及其稳定性证明。基于锂电池的戴维南等效电路模型,给出了该方法的设计过程,在不同的充放电电流倍率和环境温度下,进行了锂电池模型的参数辨识,通过与常用的扩展卡尔曼滤波法相比较,分析了离散滑模观测器对锂电池SOC估计的精度、鲁棒性和算法复杂度等方面的性能。实验结果表明,采用该算法可实现锂电池SOC快速精确地估计,误差可控制在约3%,验证了该方法的可行性。     

基于改进无迹卡尔曼滤波锂电池SOC估计*

锂电池的荷电状态(SOC)估计一直是电动汽车技术的重要研究方向。在实际应用中，准确估计电池SOC不仅可延长电池寿命，提高能源利用效率，还可避免过充和过放等安全问题。基于二阶RC等效电路模型，通过遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型进行参数辨识，在UDDS工况下阐述了四种卡尔曼滤波衍生算法，经过实验对比得到最优SOC估计算法。实验结果表明，多新息无迹卡尔曼滤波算法将系统状态单新息转换为历史状态估计矩阵，SOC估计过程中平均误差控制在073%左右，在复杂系统工况下具有较高的估计精度和鲁棒性能。     

基于自适应卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池荷电状态估计

磷酸铁锂电池荷电状态（SOC）用于表征电池的剩余电量,是电池管理系统的重要参数。对SOC进行准确估计有助于提高电池利用率,保证电池的使用寿命和安全。但是SOC不能直接从外部测量得到,只能通过各种间接的方法求得,因此寻求准确的电池SOC估计算法非常重要。对磷酸铁锂电池进行建模,使用14组电池充放电数据分段进行参数辨识,得到具有广泛适用性的模型参数。基于此模型,运用自适应扩展卡尔曼滤波算法进行SOC估计,克服了常用扩展卡尔曼滤波会受到噪声影响的弊端,并通过仿真分析证明了算法的优越性。     

基于分数阶阻抗模型的磷酸铁锂电池荷电状态估计

锂电池荷电状态(SOC)估计是电池管理系统中不可或缺的重要组成部分。锂电池传统整数阶等效电路模型未充分考虑其内部电化学反应现象,故将导致SOC估计结果偏离真实状态。文中以磷酸铁锂电池单体为研究对象,提出一种基于分数阶阻抗模型的锂电池SOC估计方法。该方法利用分数阶元件表征锂电池内部固液界面的输运现象和极化效应,基于分数阶微分理论建立状态转移方程和系统量测方程,并针对锂电池高度非线性的工作特性,利用无迹变换逼近原始状态分布,运用分数阶无迹卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC。实验结果表明,分数阶阻抗模型能准确描述锂电池工作特性,所提算法在估计精度和跟踪速度上有一定提高。     

基于强跟踪DEKF算法的动力电池SOC估计模型

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计动力电池荷电状态(SOC)时,会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题。这里提出一种基于强跟踪原理的双卡尔曼滤波(ST-DEKF)算法解决该问题。以电池复合等效模型为研究基础,利用双卡尔曼滤波(DEKF)算法并行实时联合估计电池SOC和电池模型中的欧姆内阻参数,相互反馈,以提高电池模型的准确性,能够有效改善电池SOC估计精度。但在电池SOC初值设定存在偏差情况下,观测噪声方差不易确定,估计过程收敛速度慢,甚至会引起发散,因此,在算法初始阶段又引入了基于强跟踪原理的次优渐消因子对目标进行快速跟踪,弥补DEKF算法的不足。实验结果表明,基于ST-DEKF算法建立的电池SOC估计模型,具有很好的鲁棒性、跟踪速度和精度。     

基于ICDKF的锂电池SOC在线估计

动态的实时估计锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)是锂离子电池管理系统研究的关键技术。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)估计SOC误差大的不足,基于二阶RC等效电路模型,提出了一种基于迭代中心差分卡尔曼滤波(ICDKF)算法的磷酸铁锂电池SOC估计方法。利用Matlab进行了仿真,并与扩展卡尔曼滤波和中心差分卡尔曼滤波(CDKF)算法进行了效果对比,从仿真结果可以看出,该SOC算法有效地降低了估计误差,与EKF相比,具有更好的滤波估计精度。     

基于随机片段数据的锂电池状态估计方法

针对锂电池状态估计通常只能采集到不完整的放电数据,导致难以准确判断锂电池状态的问题,提出一种基于随机片段数据的锂电池状态估计方法.以固定健康状态(SOH)差为间隔构建老化数据库,利用随机片段数据进行匹配,并采用粒子群优化算法进行求解,从而判断对应的锂电池初始荷电状态(SOC)及SOH等信息;基于二阶戴维南等效电路模型对锂电池进行建模,并对其参数进行辨识;基于状态匹配结果与所建模型,利用扩展卡尔曼滤波对锂电池SOC进行估计,获得锂电池的剩余放电时间等状态信息.利用锂电池单体放电数据进行实验验证,实验与仿真结果表明:与传统方法相比,所提方法具有较高的稳定性和准确率.     

基于改进卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池SOC动态估计

对锂电池荷电状态(SOC)进行快速精确地动态估计能有效提高其使用寿命。针对传统磷酸铁锂电池等效电路模型无法反映其对应的电气动态特性问题,提出了一种改进的戴维南电池模型。考虑到传统卡尔曼滤波算法在磷酸铁锂电池SOC动态估计过程中对模型依赖性较强的局限性,引进算法增益因子及修正观测噪声协方差,提出一种改进的卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池SOC进行动态估计。仿真结果表明所提算法在锂电池SOC估计上具有很好的精度。     

基于FFRLS-AEKF的动力锂电池SOC在线估计

针对锂电池等效电路模型参数不准确以及复杂工况噪声不确定导致荷电状态（SOC）估计精确度较低的问题,提出一种自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）融合带遗忘因子最小二乘法（FFRLS）的算法来解决此问题。在每一步SOC估计过程中,首先使用FFRLS算法跟随试验工况环境变化,实时辨识出一阶RC等效电路模型参数,增加模型精确度,准确描述锂电池工作时的动态特性;再使用AEKF算法实时更新与修正系统噪声并在线估计SOC。设计搭建动力锂电池试验平台,在动力动态测试（DST）和北京公交动力动态测试（BBDST）工况下,该方法估计值最大绝对误差均低于0.15%,平均绝对误差在0.077以下,均方根误差在0.007以下,相较于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,所提算法的估计效果有较大提升。     

基于复合EKF算法的锂电池组的SOC估计

动力锂电池组的荷电状态SOC估计是电动汽车能量控制的重要参数。针对串联锂电池组的SOC估计问题,利用扩展卡尔曼滤波法(EKF)和传统的安时积分法相结合(复合EKF算法)优势互补,并运用对于扩展卡尔滤波法较准确地估计电池的Thevenin模型,以电池组的最小单体电池的电压作为参考电压值,用提出的算法结合所选用的电池模型,对模拟电动车的实际工况进行电池组放电实验,证明这种复合算法不但比EKF法估计SOC准确,对误差还有一定的修正能力,而且还能满足电动车SOC准确度的需要。     

基于无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估算方法研究

锂电池荷电状态(SOC)的准确估算是制约电动汽车发展的关键技术。基于Thevinin模型建立状态空间方程组,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用到锂电池SOC估算中,通过无迹变换(UT)的方式避免对非线性状态方程的线性化,在不增加系统求解复杂度的前提下提高滤波精度,实现非线性条件下锂电池SOC的准确估算。仿真实验结果表明,UKF估算锂电池SOC的整个过程误差控制在1%以内,其精度明显高于拓展卡尔曼滤波(EKF)的4%,实现了锂电池SOC估算精度的提高,更适用于电动汽车锂电池SOC的估算。     

基于FFRLS和ASR-UKF滤波算法的锂电池SOC估计

锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线性及系统噪声不确定性等缺点,提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASR-UKF)算法,该算法利用平方根算法处理均值和协方差,确保了状态协方差的半正定性和稳定性,并引入自适应滤波算法对噪声进行实时修正,消除了系统时变噪声影响。结果表明,FFRLS能有效解决数据饱和及算法矩阵计算量大的问题,等效模型精度高达98%。在混合动力脉冲特性(HPPC)测试和北京公交动态测试工况(BBDST)下,ASR-UKF算法SOC估计最大误差分别为3.264%和0.572%,具备更好的跟踪效果,验证了改进算法良好的收敛性与自适应性。     

基于改进PNGV模型的电池SOC估计算法研究

针对储能磷酸铁锂电池并根据磷酸铁锂电池电化学阻抗谱研究,提出一种双RC并联环节的改进PNGV模型,在HPPC实验下辨识模型参数。针对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在估计电池荷电状态(SOC)时不能实时估测噪声的缺点,将Sage-Husa自适应算法引入EKF算法得到自适应扩展卡尔曼滤波算法,并通过对噪声实时预测和修正来提高电池SOC估计精度。在Matlab/Simulink中搭建电池及SOC估计仿真模型并在模拟动态工况下进行仿真。仿真结果表明改进PNGV模型精度优于PNGV模型;自适应扩展卡尔曼滤波算法估计电池SOC时较EKF算法收敛速度更快,估计精度更高。模型及算法的改进取得较好的效果。