在线参数辨识和扩展卡尔曼算法的锂离子电池SOC估算研究

荷电状态(SOC)的准确估计对锂离子电池的在线实时监测和安全控制具有重要意义。以中航锂电池为研究对象,选择二阶阻容(RC)模型对电池工作特性进行表征,并结合多种工况情形对锂离子电池进行研究分析。考虑到参数辨识的初值对在线辨识修正效果的影响,搭建仿真模型与电池脉冲工况特性比较验证,仿真误差在0.05 V以内。在此基础上,构建含有遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)的在线参数辨识系统,对电池动态应力测试工况(DST)进行仿真预测,相对误差在1.50%以内。针对离线参数辨识的不足,采用在线参数辨识结合扩展卡尔曼(EKF)算法对工况下电池SOC进行估计。试验结果表明,在线参数辨识下,EKF算法能够有效表征系统SOC估算,相对误差精度在0.3%以内。     

损失数据线性参数系统的递推最小二乘辨识方法

针对损失数据线性参数系统的参数辨识问题, 借助辅助模型辨识思想推导出其变递推间隔辅助模型递 推最小二乘算法.为了提高该算法的计算效率, 利用分解技术得到变递推间隔分解递推最小二乘算法 估计系统参数.此外, 在变递推间隔分解递推最小二乘算法中引入遗忘因子, 从而提高参数估计精度和收敛速度.仿真结果表明, 所提出的算法能有效估计系统参数.     

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RLS和EKF算法的全钒液流电池SOC估计

针对全钒液流电池的荷电状态(SOC)估计精度低、估计成本较高等问题,提出一种基于递推最小二乘算法(RLS)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的估计方法.该方法通过RLS算法辨识所建立的钒电池数学模型参数,通过EKF算法估计钒电池的SOC,将二者结合实现电池参数发生变化时准确估计钒电池的SOC.以5kW/ 30kWh的钒电池为对象,应用所提出的算法实现钒电池的SOC估计.结果表明,该算法可以准确估计钒电池的SOC,且可节省额外增加单片检测电池测量SOC的费用.     

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。     

基于电压递推与FFRELS的航空蓄电池模型参数动态辨识

摘要：针对电池等效电路模型参数具有时变性,难以准确辨识的问题,建立了二阶RC航空电池模型,提出了基于遗忘因子扩展递推最小二乘法(FFRELS)的参数辨识算法;同时针对电池开路电压测量时间长的问题,创建了蓄电池开路电压辨识递推模型,实现开路电压的动态估计,该方法能够准确辨识出模型的参数,有效提高蓄电池开路电压的辨识精度。最后通过仿真实验,验证了该方法能够提高电池模型参数的辨识精度。     

基于动态遗忘因子递推最小二乘算法的船舶航向模型辨识

为提高遗忘因子递推最小二乘（RLS）算法辨识船舶航向运动数学模型参数的快速性和鲁棒性,在分析遗忘因子大小对算法特性影响的基础上,提出一种基于模糊控制的动态遗忘因子RLS算法。该算法从理论模型输出与实际模型输出之间的残差入手来构造评估参数辨识误差大小的评价函数,并将评价函数及其变化率作为模糊控制器的输入,利用模糊控制器结合制定的规则表进行模糊推理并计算遗忘因子的修正量,从而实现遗忘因子的动态调整。仿真结果表明,与恒定遗忘因子RLS算法的对比,该算法能够根据参数辨识误差实时调整遗忘因子的大小,使算法在模型参数平稳时有更高的辨识精度,在模型参数突变时有更快的收敛速度,验证了所提算法的优越性。     

基于随机配置网络的非线性系统智能建模方法

针对一类非线性离散动态系统,研究非线性系统的智能建模方法.首先,采用带遗忘因子的递推最小二乘法对低阶模型的未知参数进行辨识;然后,对高阶非线性部分采用随机配置网络进行估计;最后,利用两种辨识方法在外部误差准则下对系统进行交替辨识,进而提出一种改进的非线性系统交替辨识的智能建模方法.将随机配置网络与递推最小二乘算法相结合,可有效提高非线性系统的辨识精度,并且通过数值仿真实验进行对比分析以验证所提出算法的有效性.     

基于AEKF的锂离子电池SOC估算

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。     

基于MSUKF的锂离子电池SOC估算研究

快速、准确地估算锂离子电池的荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一，有利于延长电池使用寿命并提高使用的安全性。以三元锂电池为研究对象，采用二阶阻容(RC)等效电路模型构建锂离子电池模型，通过递推最小二乘法(RLS)对等效模型参数进行在线辨识，并结合多新息无迹卡尔曼滤波(MSUKF),形成RLS-MSUKF算法，以实现锂离子电池SOC估算。采用多时刻的新息信息对估算值进行校正，以减少误差积累、增强算法的收敛性及提高锂离子电池SOC估算的精度，并在混合脉冲功率特性(HPPC)测试工况下对锂离子电池进行SOC估算。试验结果表明，HPPC工况下的SOC误差稳定控制在0.78%以内，验证了改进算法的良好性能。该算法为优化锂离子电池SOC估算提供了依据，对锂离子电池SOC估算研究具有启发意义。     

基于等效模型和多时间尺度扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC预测

荷电状态(SOC)和最大可用电量估计是锂离子电池寿命预测中的两个最重要部分;然而与快速时变的SOC比较,最大可用电量的参数变化缓慢;文章提出了一个基于等效模型和多时间尺度的扩展卡尔曼滤波(EKF)预测算法对SOC和最大可用容量分别在不同时间尺度上进行估计,在宏观尺度上利用了SOC估计值作为观测量,更新最大可用电量;针对NCA/C卫星锂离子电池实验数据的仿真结果表明,提出的多时间尺度EKF预测算法与EKF联合估计算法相比,SOC和最大可用电量估计准确度更高,同时提高了计算效率。     

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.     

基于无迹卡尔曼滤波估算电池SOC

为了实现在线估计汽车动力电池的荷电状态（SOC）,提出了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波算法。以Thevenin电路为等效电路模型,建立了状态空间表达式,采用最小二乘算法对模型参数进行辨识。在此基础上,利用神经网络算法拟合电池的荷电状态与模型各个参数之间的函数关系,经过多次实验,确定了神经网络算法的收敛曲线,此方法比传统的曲线拟合精度高。介绍了扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的原理,并设计了等效电路模型验证实验、电池的SOC测试实验和算法的收敛性实验。实验结果表明,在不同的工况环境下,该方法估计SOC具有可在线估算、估算精度高和环境适应度高等优点,最大误差小于4%。最后验证了结合神经网络的无迹卡尔曼滤波的算法具有较好的收敛性和鲁棒性,可以有效解决初值估算不准确和累计误差的问题。     

基于免疫遗传算法的动力电池SOC估计研究

锂离子动力电池SOC（电池荷电状态）难以直接测量且由于高度非线性所导致估计误差较大。为了减少动力电池SOC估计误差,提高估算精度。在分析了锂离子动力电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC影响后,提出一种新颖的免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,IGA）和BP神经网络相结合的锂离子动力电池SOC值联合估计方法,该方法首次使用在锂离子动力电池SOC值估计中,采用新颖的免疫遗传算法通过对BP神经网络进行参数寻优,优化网络结构模型,增强神经网络自适应学习效率。通过仿真和动力电池实际工况下实验,结果表明使用新颖的联合估计算法提高了网络的运行效率和电池SOC值估计精度,估计均方根误差控制在2%以内,验证了这一联合估计算法的可行性和有效性,解决了动力电池SOC值估计误差较大的问题。     

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。     

FPGA implementation of extended Kalman filter for SOC estimation of lithium‐ion battery in electric vehicle

A FPGA implementation for a model‐based state of charge (SOC) estimation is described in this paper. A Thevenin equivalent circuit model is designed for SOC estimation. The extended Kalman filter (EKF) is designed to complete the SOC estimation, and the error is within 1 % . The FPGA is chosen to achieve realtime SOC estimation. A fast matrix method is proposed to improve the calculation speed of the EKF in FPGA because the EKF algorithm requires many matrix operations. In addition, the embedded system based on the FPGA with a system on a programmable chip (SOPC) technique is built using the Qsys platform in Quartus II. Based on the embedded system, an online testing platform is established to monitor the terminal voltage and load current of the experimental battery in real time; experimental results show that the online SOC estimation is successful. The measurement results show that the FPGA embedded scheme of the EKF allows for successful implementation of the SOC estimation with accuracy and speed. The fast matrix method requires 0.00007 s to implement the SOC estimation and is four times faster than the conventional matrix method.     

A Nonlinear Observer Approach of SOC Estimation Based on Hysteresis Model for Lithium-ion Battery

In this paper, a state of charge (SOC) estimation approach for lithium-ion battery based on equivalent circuit model and the input-to-state stability (ISS) theory has been proposed. According to the electrochemical performance of lithiumion battery, the equivalent circuit model with two RC networks is established, which includes hysteresis characteristic in inner electrochemical response process.The nonlinear relation between open circuit voltage (OCV) and SOC is obtained from a rapid test.Exponential fitting method is used to identify the parameters of the model.A novel state observer based on ISS theory is designed for lithium-ion battery SOC estimation.The designed observer is tested on AMESim and Simulink co-simulation.The simulation results show that the proposed method has a high SOC estimation accuracy with an error of about 2 percent.