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Thevinin的锂离子动力电池建模实验研究

为了准确估算锂电池的荷电状态(SOC),对其等效电路模型进行了研究。通过充放电实验研究锂电池的电特性,利用充放电电压、电流数据辨识其欧姆内阻、极化内阻和极化电容参数,建立了较为精确的锂电池Thevenin模型。建立实验用磷酸铁锂电池的离散状态空间模型,在Matlab/Simulink环境下建立了该电池的仿真模型,并设计了放电实验。实验证明,建立的锂电池模型仿真数据与实测数据误差小于0.1 V,且随着充放电的进行误差逐渐减小,较好的跟随电池电压的变化,模型精度较高。     

基于改进PNGV建模的锂电池SOC估算研究

锂电池通常以成组的方式使用,以满足大功率范围的需要。因此,需要电池管理系统(BMS)进行实时状态监控和安全控制,以确保使用过程中的安全性、动力性和耐久性。有效的等效建模和精确的荷电状态估计是电池管理系统中的关键技术。为了更好地对电池组的状态进行监控,在对三元动力锂电池进行大量试验研究的基础上,对传统的新一代汽车合作伙伴(PNGV)等效电路模型进行了改进,并在Matlab/Simulink下进行仿真。模型模拟值与实际端电压的偏差小于0.06 V,模型精度可达98%以上。在试验研究和电池精确建模的基础上,采用扩展卡尔曼滤波算法进行荷电状态(SOC)估算,其准确率可达96%以上。当初始荷电状态值偏离时,实际荷电状态值可以在50 s内快速恢复跟踪,实现锂电池荷电状态的准确估计。该方法为多状态变量模型的荷电状态估算提供了可靠依据。     

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.     

锂电池参数辨识模型的设计与研究

电动汽车动力电池内部参数随负载与工况而发生变化,因此建立准确的动力电池模型尤为必要。基于锂电池等效电路模型并着重考量运行温度与荷电状态对各元件参数的影响,依托充放电法、复合脉冲特性充放电试验并结合最小二乘法实现模型中各元件参数辨识。通过Simulink平台构建动力电池模型与充放电模型,上述模型通过安时计量法同时考虑温度影响实现荷电状态的准确估算。结果表明,该锂电池参数辨识模型可准确模拟各种负载工况下动力电池的运行特性,该设计可应用于动力电池的测试与开发。     

基于Thevenin模型和UKF的锂电池SOC估算方法研究

为解决在多种工况下锂电池实时估算困难、估算精度不高等问题,以三元锂电池为研究对象,建立Thevenin模型,对电池的工作特性进行表征。综合多种工况对锂电池工作特性进行研究分析,避免了依据电池内部复杂结构建立等效模型的困难。考虑到估算初期荷电状态(SOC)准确性对于后期估算的重要性,首先用开路电压法标定初值,然后运用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行估算跟踪。UKF算法基于无迹变换,没有忽略高阶项,对于非线性分布具有较高的计算精度。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型并结合多种工况数据进行分析。试验结果表明,Thevenin模型能够较好地对锂电池SOC进行估算,收敛速度快、跟踪效果好且能将估算误差控制在0.8%以内,验证了UKF在对锂电池进行SOC估算时具有较高的精度。     

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。     

锂离子电池特性建模与SOC估算算法的研究

锂离子电池管理系统设计及荷电状态(SOC)估算依赖于电池等效电路模型的建立,在几种常见的动力锂离子电池等效电路模型分析与比较的基础上,通过对动力锂离子电池进行多种特性实验,分析了锂离子电池的动态特性,提出了二阶RC等效电路模型,并验证了模型的准确性。在电路模型基础上运用扩展卡尔曼滤波算法搭建了MATLAB/Siumlink平台上的仿真模型,通过仿真和实验结果的对比,验证该模型具有较高的估算精度,可用于锂离子电池SOC的实时估算。     

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.     

无线传感网络节点锂电池剩余电量估算方法

针对采用锂电池电量检测芯片DS2786进行剩余电量估算存在误差较大的问题,结合DS2786芯片和卡尔曼滤算法,提出了一种面向无线传感网络节点锂电池的剩余电量估算方法。该方法通过建立能表征锂电池特性的等效电路模型,将芯片DS2786所获得的锂电池两端开路电压和放电电流作为卡尔曼滤波算法的输入参数,进行精确的剩余电量估算。实验结果表明,该方法对于锂电池剩余电量的估计误差可维持在3%以内,且算法复杂度低,能满足嵌入式设备的应用要求。     

基于双扩展卡尔曼滤波的电池荷电状态估计

以磷酸铁锂动力电池为研究对象,以精确估算电动汽车动力锂电池组在实际运行工况中的SOC为目的,基于Thevenin等效电路模型和扩展卡尔曼滤波算法,结合脉冲功率特性实验（HPPC Test）对模型参数进行辨识,采用双扩展卡尔曼滤波对SOC和模型参数进行在线估算,并分析算法在不同温度下的适应性和不同SOC初始值条件下的收敛特性。仿真结果表明,在不同的工况下,相比于单扩展卡尔曼滤波该算法具有更高的精度、更好的环境适应度和对初始误差的收敛性。     

电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法仿真

采用当前算法均衡控制电动汽车动力电池组的SOC(电池荷电状态)时,得到电动汽车动力电池组SOC估计值与实际值之间的误差较大,并且存在SOC估计精准度低和控制效果差的问题。提出电动汽车动力电池组SOC均衡控制算法,建立电动汽车动力电池组的Thevenin等效电路模型,在Thevenin等效电路模型的基础上采用扩展卡尔曼滤波算法估算电动汽车动力电池组的SOC,引入标准差判断电动汽车动力电池组的工作状态,根据判断结果对电动汽车动力电池组SOC进行均衡控制。仿真结果表明,所提方法估算SOC的精准度较高、均衡控制效果好,均衡控制后电动汽车动力电池组的容量利用率较高。     

基于Simulink的锂电池建模仿真

针对锂离子电池SOC(荷电状态)难以估算的问题,通过对电池建立等效的Thevenin电路模型,对不同时刻的SOC的模型参数进行拟合得到动态的模型参数,在Matlab中借助Simulink建立仿真模型,采用模块化结构,建立基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算系统;利用测得的电池电压电流,仿真系统可直接估算出实时的电池SOC,与实际的电池SOC对比,误差保持在2.5%以内,表明该方法可以有效地估计电池的SOC,对于锂离子电池在实际应用的容量估算有着重要意义。     

基于安时积分和粒子滤波修正的锂电池SOC估计

针对安时积分（ AH）法的累积误差问题和卡尔曼滤波算法对系统噪声的限制,提出了粒子滤波（ PF）修正安时积分误差的方案,并基于钴酸锂电池测试数据和电池等效电路模型,对算法进行仿真验证。通过与传统的AH和卡尔曼滤波法对比得出：基于AH和PF修正的方法荷电状态（ SOC）估计效果较好,平均误差与标准误差均控制在2%以内。