申请/专利权人：重庆大学

申请日：2021-06-24

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN113985292B

主分类号：G01R31/367

分类号：G01R31/367;G01R31/378;G01R31/382

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.02.18#实质审查的生效;2022.01.28#公开

摘要：本发明公开基于改进耦合方式的锂离子动力电池SOC双滤波估计方法，步骤为：1获取待估计动力电池的基本参数和等效电路模型；2建立动力电池的数学模型；3基于动力电池的数学模型，分别建立状态滤波器和参数滤波器的状态方程和观测方程，从而得到状态滤波器和参数滤波器；4监测待估计动力电池的电压uL,k和电流ik；5将电压uL,k和电流ik输入到状态滤波器和参数滤波器中，并利用PFEKF‑KF方法计算出动力电池的SOC估计值。本发明提出了一种基于开环电压的用于双滤波方法的耦合方式，相比现有的基于时间尺度和估计电压的耦合方式，该方法更为灵活，可以有效地对双滤波方法辨识得到的模型参数的精度进行评估，并且该法不会增加额外的计算量。

主权项：1.基于改进耦合方式的锂离子动力电池SOC双滤波估计方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取待估计动力电池的基本参数和等效电路模型；2建立动力电池的数学模型；3基于动力电池的数学模型，分别建立状态滤波器和参数滤波器的状态方程和观测方程，从而得到状态滤波器和参数滤波器；4监测待估计动力电池的电压uL,k和电流ik；5将电压uL,k和电流ik输入到状态滤波器和参数滤波器中，并利用PFEKF-KF方法计算出动力电池的SOC估计值；利用PFEKF-KF方法计算出动力电池的SOC估计值的步骤包括：5.1在采样时刻k＝1时，利用PFEKF方法对状态滤波器进行解算，判断粒子有效值是否小于设定值Neffset，若是，则输出动力电池的SOC估计值，否则，更新采样时刻k＝k+1，进入步骤5.2；为粒子权值；5.2利用KF方法对参数滤波器进行解算，得到当前参数θk和参数滤波器的协方差矩阵Pkf,k；5.3建立开环的等效电路模型；所述开环的等效电路模型与动力电池等效电路模型相同；将电流ik输入到开环的等效电路模型中，得到估算电压值；判断估算电压值与电压uL,k的差值是否小于预设阈值，若是，则进入步骤5.4，否则，返回步骤5.2，更新参数θk和参数滤波器的协方差矩阵Pkf,k；5.4利用PFEKF方法对状态滤波器进行解算，得到动力电池的SOC估计值；利用PFEKF方法对状态滤波器进行解算的步骤包括：5.4.1生成用于收敛状态的PF方法中的初始N个粒子，并建立粒子初始状态矩阵即： 式中，xinitial为初始状态矩阵；δj为呈均匀分布的随机矩阵；j＝1,...,N；5.4.2判断采样时刻k＝1是否成立，若是，则进入步骤5.4.3，对所有粒子进行运动更新，否则跳至步骤5.4.8；5.4.3对k-1时刻的各个粒子的状态矩阵进行运动更新，并计算每个粒子对应的电池端电压即： 式中，Qpf为呈高斯分布的过程噪声；5.4.4计算粒子权值并进行归一化，得到： 式中，Rpf为呈高斯分布的观测噪声；为归一化后的粒子权值；为运动更新前的电池端电压；5.4.5计算粒子有效值若粒子有效值小于设定值Neffset，则进入步骤5.4.6，否则进入步骤5.4.7；5.4.6进行粒子重采样，重采样后粒子总数不变，且每个粒子的权值都重置为1N；5.4.7计算得到当前电池状态xk，并输出当前次迭代的SOC估计值，返回步骤5.4.2；当前电池状态xk如下所示： 5.4.8当采样时刻k≠1，对状态矩阵和协方差矩阵进行运动更新，得到： 式中，xk-1和Px,k-1分别k-1时刻的状态矩阵；和分别为通过运动更新得到的k时刻的状态估计值和协方差矩阵；Qekf为呈高斯分布的噪声协方差矩阵；为运动更新前的运动矩阵；Ak和Bk分别为运动矩阵和控制矩阵；5.4.9更新卡尔曼增益，即： 式中，Kekf,k为更新得到的k时刻的卡尔曼增益；为观测矩阵；Rekf为呈高斯分布的噪声协方差矩阵；为更新前状态滤波器的协方差矩阵；5.4.10更新状态矩阵和协方差矩阵，得出当前电池状态xk和状态滤波器的协方差矩阵Pekf,k，并输出当前次迭代的SOC估计值，返回步骤5.4.2；其中，当前电池状态xk和状态滤波器的协方差矩阵Pekf,k分别如下所示：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学 基于改进耦合方式的锂离子动力电池SOC双滤波估计方法

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