基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法
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基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明提供一种基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法,在锂电池恒流放电的情况下对锂电池的开路电压、电流进行采样;根据二阶RC等效电路模型建立锂电池的状态空间方程,计算开路电压估计值;使用卡尔曼滤波算法,对二阶RC等效电路模型进行估计并实时更新;利用改进的遗传算法寻求最优噪声协方差矩阵;使用无迹卡尔曼滤波算法,通过开路电压估计值对电池状态进行估计,得到当前开路电压估计值;然后通过锂电池开路电压与SOC的关系,输出当前开路电压估计值对应的SOC估计值。本发明解决了锂电池内部电化学反应造成的系统状态变量非线性化严重的问题,提高了估计的实时性和精确性。
本发明提供一种基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载电池状态估计方法,在锂电池恒流放电的情况下对锂电池的开路电压、电流进行采样;根据二阶RC等效电路模型建立锂电池的状态空间方程,计算开路电压估计值;使用卡尔曼滤波算法,对二阶RC等效电路模型进行估计并实时更新;利用改进的遗传算法寻求最优噪声协方差矩阵;使用无迹卡尔曼滤波算法,通过开路电压估计值对电池状态进行估计,得到当前开路电压估计值;然后通过锂电池开路电压与SOC的关系,输出当前开路电压估计值对应的SOC估计值。本发明解决了锂电池内部电化学反应造成的系统状态变量非线性化严重的问题,提高了估计的实时性和精确性。
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