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。     

基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

电池荷电状态(state of charge,SOC)的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的SOC估计方法过度依赖于精确的电池模型,并且要求系统噪声必须服从高斯白噪声分布.为解决上述问题,基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)建立模型误差预测模型,并藉此修正扩展卡尔曼滤波测量噪声协方差,以实现当模型误差较小时对状态估计进行测量更新,而当模型误差较大时只进行过程更新.仿真和实验结果表明,该算法能有效消除由于模型误差和测量噪声统计特性不确定而引入的SOC估计误差,误差在1.2%以内,并且具有较好的收敛性和鲁棒性,适用于电动汽车的各种复杂工况,应用价值较高.     

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。     

基于卡尔曼滤波算法的锂离子电池荷电状态估算

提出并建立了一种锂离子电池二阶电路等效动态模型,在对模型的适应性验证的基础上,设计了一种卡尔曼滤波算法来估算锂离子电池荷电状态。仿真和实验结果表明,卡尔曼滤波算法能有效减少测量噪声以及同一生产工艺下电池的参数不稳定性所带来的影响,并显示了很高的精确度,其中快速估算的精确度为96.1%,缓慢估算的精确度为99.0%。     

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.     

基于CARMA模型的动力电池荷电状态估计

为完善电动汽车电池管理系统的主要功能,实现对电池准确建模及荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计,文章基于二阶RC等效电路建立了一种受控自回归滑动平均模型(controlled auto-regressive moving average,CARMA),推导得到电池开路电压(open circuit voltage,OCV)的最优估计,并结合分段建立的电池OCVSOC模型实现电池SOC估计,从而实现了电池模型参数在线实时辨识以及SOC实时估计,解决了因初值设定不合理而影响SOC估计准确度的问题。仿真结果表明:在美国联邦城市运行工况下,SOC估计误差的绝对值不超过2.39%,实现了较为准确的SOC估计。     

基于CMAC神经网络的电池荷电状态估计

现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池的模拟测试结果表明,与反向传播神经网络相比,CMAC神经网络的学习和收敛速度较快,能实时估计出电池SOC,并使估计误差在可接受范围内。     

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。     

基于无迹卡尔曼滤波的电池SOC估算与仿真

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...     

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器的锂电池SOC估算仿真研究

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。     

An Improved Dual Unscented Kalman Filter for State and Parameter Estimation

A dual unscented Kalman filter (DUKF) is used to estimate the state and the parameter simultaneously via two parallel unscented Kalman filters. The original DUKF usually has performance degradation as a result of assuming the control inputs of each filter are constant, which usually are disturbance inputs or systematic measurement errors in the control system. An improved dual unscented Kalman filter (IDUKF) with random control inputs and sequential dual estimation structure is derived and applicable to the system in which the parameter is linearly observed and uncorrelated with the state. The accuracy, observability, and computational efficiency of the new filter are discussed. Then, the expansibility of the IDUKF for nonlinear parameter observed substructures is investigated. Finally, two simulation experiments about space target tracking and typical time series filtering are shown. The theoretical analyses and simulation results demonstrate the following. (1) the IDUKF can obtain higher accuracy than the original DUKF and a comparative accuracy with the JUKF (joint unscented Kalman filter) when the state and the parameter are not strongly correlated; (2) the IDUKF has better applicability than the DUKF when the state is correlated with the unknown parameter; (3) when the modeling error is not ignorable, the IDUKF is more robust and more accurate than the JUKF due to lower sensitivity to the modeling error.     

基于不变扩展卡尔曼滤波的无人机姿态估计

为解决四旋翼无人机姿态估计问题,提出了一种不变扩展卡尔曼滤波(Invariant Extended Kalman Filter, InEKF)算法,用于同时估计四旋翼的姿态和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的陀螺仪偏差。利用李群理论和不变观测器设计方法,将算法表述为一个连续时间随机非线性滤波器,其状态空间由直积矩阵李群SO(3)×R³给出,SO(3)中的估计值由IMU对重力矢量和地球磁场向量测量值加以修正。为在无人机上实现该算法,将状态和协方差传播方程离散化。最后,所提滤波算法相对于现有算法的性能优势通过仿真实验得到了验证。     

无人机锂电池电路等效和荷电状态智能计算估计

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。     

基于SVD的推广卡尔曼滤波及其在飞行状态和参数估计中的应用

基于矩阵的奇异值分解技术，本文提出一种鲁棒推广卡尔曼波新算法，并将该算法应用于飞行状态和参数估计中，该算法不仅具有很好的数值稳定性，而且无需任何变换即可处理相关噪声，且适于并行计算。两种不同型号飞机飞行数据计算结果表明；与ＥＫＦ相比，本文算法对不同初始值的不同噪声均可获得更准确的估计结果，并且对飞机机动形式、噪声水平，数据长度等要求不高，收敛性好。