无人机锂电池剩余电量估算方法

为准确估算无人机三元动力锂电池的剩余电量,创新性地构建二阶戴维南等效电路模型,模拟电池充放电过程中的电压变化情况,运用混合脉冲功率性能测试实验对模型参数进行辨识,分析参数变化规律并建立精确的模型状态空间表达式。运用电池测试设备模拟锂电池的充放电,以真实放电电流数据为输入,在Simulink中经过仿真得到的电压波形与实际电压数据进行对比分析,能很好地跟随电压变化曲线。同时在二阶戴维南模型基础上运用扩展卡尔曼算法估算剩余电量,初始误差在20%的情况下能快速修正荷电状态值,控制估算误差在2%以内。     

融合GM(1,1)先验估计的扩展卡尔曼SOC估算

锂电池荷电状态(State of Charge,SOC)估算是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键,准确估算SOC对合理使用动力电池、推动电动汽车的发展有重要意义。为避免安时积分法对SOC估算造成随时间累积的误差,以及在驱动参数设置不科学的情况下,扩展卡尔曼启动阶段性能差等问题,提出融合GM(1,1)先验估计的扩展卡尔曼SOC估算策略。在初始阶段使用安时积分来估算SOC值作为GM(1,1)模型的原始数据序列,以GM(1,1)模型替代EKF算法中的先验估算,保证状态估算的优良启动性能以及加快收敛速度,结合实时观测值对先验状态进行修正,随着迭代次数增加,后验估算值逐步淘汰GM(1,1)模型原始数据序列中的值,使得估算值主要依赖于实施监测实时检测的修正。实验结果表明,该方法有效提高了SOC估算精度,其估计精度在2%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。     

基于电路等效的磷酸铁锂材料电池建模研究

为了完整地了解磷酸铁锂电池的内部结构及工作特性,需要进行等效建模对其进行精确的参数辨识。以容量10Ah的磷酸铁锂电池为研究对象,选取PNGV模型进行特性分析,并用最小二乘法进行参数辨识。通过磷酸铁锂电池的充放电实验,表征出电池的充放电特性;通过OCV与SOC的标定实验,拟合出OCV与SOC之间的函数关系;通过HPPC实验研究,利用公式对模型各个参数进行计算,再通过最小二乘法拟合得到各参数的非线性规律。通过实验估算出PNGV模型中电容Cb的变化趋势,在客观上体现出电池对电量变化的敏感程度。以上几种实验结果表明,模型仿真与实测结果之间的误差平均值约为3.062 mV,最大误差为37 mV,基本反映出磷酸铁锂电池的工作特性,为动力电池的SOC估算及磷酸铁锂电池应用领域的仿真研究提供了理论基础。