基于多新息扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计研究

锂电池具有高能量密度、循环寿命长等优点而被广泛应用于电动汽车动力装置,但车辆运行状况复杂多变,且电池内部呈现高度非线性的性质,导致电池荷电状态(SOC)难以准确计算。为优化锂电池SOC估计精度,构建结合Warburg元件的分数阶二阶RC模型,采用自适应遗传算法进行参数辨识;融合多新息理论和扩展卡尔曼滤波算法,提出基于多新息扩展卡尔曼滤波(MIEKF)的锂离子电池SOC估计算法,并利用试验数据验证该方法的有效性,为提高SOC估计精度和车载锂电池的循环使用寿命提供了新的方法途径和实践支撑。     

基于双卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对电池SOC估计误差较大的问题,本文提出了双卡尔曼滤波算法。介绍了电池常用的等效模型和使用方向,以双RC模型为基础建立了电池系统的空间方程,使用混合脉冲功率特性测试法得到了模型参数值;推导了安时积分法和扩展卡尔曼滤波原理,在基础上提出了双卡尔曼滤波算法,对双卡尔曼滤波的原理和公式实现进行了详细推导;设计了电池组的充放电实验对算法进行验证,结果表明安时积分法估计误差随时间不断增大,扩展卡尔曼算法估计误差震荡很大,双卡尔曼滤波的估计精度较高,最大估计误差只有0.13%。     

基于改进DAEKF的锂电池SOC和SOH联合估计

为提高锂离子荷电状态（state of charge,SOC）及健康状态（state of health,SOH）的精度,提出改进双自适应扩展卡尔曼滤波（dual adaptive extended Kalman filter,DAEKF）算法。基于二阶RC模型,建立空间状态方程;选取电池容量作为SOH的表征量,在双扩展卡尔曼滤波算法基础上引入改进的Sage-Husa自适应算法,实现系统协方差矩阵的实时更新;为降低系统计算量,进一步加入多时间尺度理论进行优化。实验结果表明,提出的算法能较准确地估计锂电池的SOC与SOH,SOC的平均误差为0.58%,SOH最大估计误差为0.8%,该算法正确有效。     

多时间尺度下锂电池在线参数辨识及SOC估计

为了解决锂电池内部参数时变性和SOC估计不准确等问题,提出了一种电池模型参数在线辨识与SOC联合估计算法.在二阶RC等效电路模型基础上该联合算法于宏观时间尺度下采用无迹卡尔曼滤波算法在线辨识电池模型参数,并联合微观时间尺度下的扩展卡尔曼滤波算法估计锂电池SOC,在UDDS工况下验证了该联合算法对锂电池SOC的准确实时估...     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。     

小波降噪卡尔曼滤波锂电池荷电状态估计

针对锂离子电池充放电电压信号(DCV)中存在的噪声信号导致荷电状态(SOC)估计精度降低、波动较大的问题,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的降噪扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。该算法利用多分辨率分析(MRA)分解携带噪声的DCV信号,通过对比4种阈值硬阈值降噪规则对携带噪声的DCV信号的降噪处理效果,选择Stein无偏风险阈值硬阈值降噪规则调整小波系数,通过含自适应遗忘因子的递推最小二乘法辨识电池模型参数后,利用扩展卡尔曼滤波算法估计SOC。仿真结果表明:使用Stein无偏风险阈值硬阈值降噪规则有效地降低了DCV信号中的噪声信号;所提算法具有较好的鲁棒性,能够有效地提高SOC估计精度,使SOC估计误差范围控制在3%之内。     

基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法

针对复杂环境下雷达目标跟踪系统易受外界干扰引入噪声污染分布问题,为了保证系统实时可靠,提出了一种基于新息自适应的扩展卡尔曼滤波雷达目标跟踪算法(innovation-based adaptive extended Kalman filter, IAEKF)。通过建立系统新息统计特性,构造系统与量测噪声函数,将新息协方差直接引入滤波器增益矩阵计算,在不增加计算代价的同时,改善算法的自适应性。仿真实验表明,在雷达测量系统受时变噪声污染分布影响下,IAEKF算法相比EKF算法跟踪精度高,算法可行且有效,具有一定的工程研究价值。     

基于模型误差EKF-HIF算法的锂动力电池SOC联合估计

针对锂动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计策略,提出了一种基于模型误差EKF-HIF算法的SOC联合估计方法。首先,通过建立电池等效电路模型,利用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)预测该电池模型误差。其次,推导扩展卡尔曼滤波(EKF)和H∞滤波(H Infinity Filter,HIF)算法流程,根据模型误差选择不同算法进行SOC状态估计。最后,通过仿真验证了该联合估计算法的有效性和可行性。     

改进的AUKF锂电池SOC估算算法研究

为了能够精确地估计锂电池的电池荷电状态(SOC),考虑了影响电池SOC估计精度的主要因素及传统电池SOC估计的优缺点,在自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的基础上,提出了一种改进的AUKF算法,并且对影响SOC估计的主要因素在算法上进行了参数校正。该算法基于电池的二阶RC等效电路模型,把每次测量的输出偏差协方差作为噪声协方差,得到改进的AUKF算法,使得噪声的协方差能够随着时间进行更新,解决了噪声的协方差为常量带来误差的问题。实验结果表明,利用改进后的AUKF算法可以精确地估算出电池SOC值。     

基于限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波的车辆状态估计

为了降低车辆状态估计过程中历史量测数据误差的影响,提出一种限定记忆随机加权扩展卡尔曼滤波(LMRWEKF)算法.首先,建立三自由度非线性车辆动力学模型;其次,将限定记忆滤波与扩展卡尔曼滤波融合,构成限定记忆扩展卡尔曼滤波;然后,依据随机加权理论,设计服从狄利克雷分布的加权系数来进一步提高滤波估计精度;最后,建立Cars...     

一种基于Kalman滤波器的低复杂度信道估计算法

在HF通信中,信道具有时变性,准确地跟踪信道对于接收端是必不可少的,提出了一种半盲迭代信道估计和译码的联合接收方案。通过较短的训练序列对信道进行初估计,假设当前时刻的信道参数不变,当信息数据来临时,进行一次译码,译码后的数据比特作为信道的先验输入信息,对信道实时跟踪,再进行下一次译码,直到满足条件为止。将信道估计引入迭代过程中,在增加少量复杂度的情况下,可提供较为精确的信道信息。     

一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法

在构建锂电池状态空间模型基础上,提出一种基于优化粒子滤波的锂电池SOC估计算法,将BP神经网络应用到粒子滤波的权值更新过程中,实现锂电池SOC估计.利用某公司提供的磷酸铁锂电池测试数据,对所提出的算法进行验证,对比算法估计结果与SOC实测结果.结果表明,相对于PF算法,提出的改进算法具有更好的SOC估计性能.     

扩展卡尔曼和无迹卡尔曼滤波应用对比研究

普通卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,适应于过程和测量都属于线性系统,且误差符合高斯分布的系统。但是实际上很多系统都存在一定的非线性,表现在状态方程是非线性的,或者测量方程是非线性的。这种情况下就不能使用一般的卡尔曼滤波。解决的方法是将非线性关系进行线性近似,将其转化成线性问题。就转化为线性问题的2个方案扩展卡尔曼(EKF)和无迹卡尔曼(UKF)作出对比和分析,EKF与卡尔曼滤波原理相似,但是它将非线性函数在最佳估计点处进行泰勒级数展开,舍弃高阶分量,从而将非线性模型简单线性化;UKF是通过确定性采样,以无迹变换为基础,用卡尔曼线性滤波框架而建立起来的,对非线性系统有很好的滤波效果。最后在MATLAB平台下实验证明,与EKF相比,UKF不仅保持了系统的稳定性,而且提高了精确度。     

基于EKF的PMSM无机械传感器矢量控制

为了准确估计永磁同步电机(PMSM)的转子位置和转速,并实现无机械传感器矢量控制,提出了一种基于扩展Kalman滤波器(EKF)的转子位置和转速观测器,适合于求解永磁同步电机的非线性方程。观测器状态方程采用转子磁链定向的同步旋转坐标系下的电压方程,电感等参数为常数,可以应用于凸极机和隐极机。对扩展Kalman滤波器进行了算法简化,使它可以实用化。把负载转矩作为状态变量,观测器可以同时观测负载转矩,并把观测转矩用作前馈补偿,提高了系统的动态性能。通过实验验证了系统的性能。     

一种基于扩展Kalman滤波器的神经网络学习算法

为了解决前馈神经网络BP算法在处理非线性对象时 ,收敛速度慢 ,易陷入局部极值 ,需调节参数多等的缺陷 ,提出将扩展卡尔曼滤波 (EKF)算法引入神经网络的学习中 .把前馈网络的所有权值、阈值作为EKF算法的状态 ,网络输出作为EKF的观测 .同时为了防止滤波发散 ,对算法做了改进 .仿真结果表明 ,该算法比BP算法在收敛速度、抗噪能力方面都有明显提高 ,同时还保证了一定的泛化能力     

基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机无速度传感器控制

通过引入一种基于Sage-Husa噪声估计器的自适应扩展Kalman滤波器,给出了一种永磁同步电机无速度传感器控制方案.选取定子固定坐标系下的电机模型,首先得到了基于扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.在此基础上,结合Sage-Husa噪声估计器,得到了基于自适应扩展Kalman滤波器的永磁同步电机转速估计方程.仿真结果表明,基于自适应扩展Kalman滤波器的方法,不仅可以准确地估计出电机的转速和转子位置,而且可以自适应确定扩展Kalman滤波器的一个关键参数——系统噪声协方差矩阵.与传统的扩展Kalman滤波器方法相比,本方法具有更好的实用性.     

基于EKF算法的磷酸铁锂电池在线SOC估算

文章针对大倍率放电条件下,磷酸铁锂电池极化效应加剧变快的现象,考虑了电流对极化参数值影响的电池模型,基于改进后的电池模型,搭建了由dSPACE、可编程电源及电子负载组成的可控电池实验台架,并应用卡尔曼滤波理论对磷酸铁锂电池进行在线SOC状态估算;实验结果表明,改进后的电池模型提高了SOC估算的精度。     

Federal extended Kalman filter based on reconstructed observation in incomplete observations

In the estimation and identification of nonlinear system state,aiming at the adverse effect of observation missing randomly caused by detection probability of used sensor which is less than 1,a novel federal extended Kalman filter( FEKF) based on reconstructed observation in incomplete observations( ROIO) is proposed in this paper. On the basis of multi-sensor observation sets,the observation is exchanged at different times to construct a new observation set. Based on each observation set,an extended Kalman filter algorithm is used to estimate the state of the target,and then the federal filtering algorithm is used to solve the state estimation based on the multi-sensor observation data. The effect of the sensor probing probability on the filtering result and the effect of the number of sensors on the filtering result are obtained by the simulation experiment,respectively. The simulation results demonstrate effectiveness of the proposed algorithm.