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针对锂离子电池欧姆内阻随温度变化情况,提出了一种考虑内阻时变特性的两步无迹H∞滤波锂电池状态估计方法。首先,对锂电池和内阻抗进行分开建模,在电池Thevenin模型的基础上构建内阻抗预测模型,实时修正模型参量;接着,将无迹变换嵌入到扩展H∞滤波中,降低测量噪声对估计精度的扰动,从而提高电池荷电状态的估计精度。最后,在实验室环境下对电池进行充放电实验,分别针对降温和升温情况下的内阻值及电池端电压的估计进行了详细的实验分析,同传统方法相比,本文方法具有较高的估计精度。 相似文献
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基于鲁棒H∞滤波的蓄电池荷电状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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)。 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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准确估计荷电状态是磷酸铁锂电池安全工作和电动汽车正常使用的基础,以混合的简化电化学模型为基础,使用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行辨识。对安时积分法进行参数修正,降低了充放电倍率,温度等因素的影响,并对扩展卡尔曼滤波(EKF)进行改进,使得观测值的修正能力提高。以参数修正过的按时积分法的方程为状态方程,结合开路电压法,利用改进过的EKF进行SOC的估计。与安时积分法相比,SOC的估算效果提高了不少,使估算偏差保持在3%以内。 相似文献