基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法
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基于动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的SOC估算方法,该方法针对锂离子电池组SOC值精确估算目标,通过与高阶Thevenin等效模型相结合,实现卡尔曼滤波对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算;利用平方根算法处理均值和协方差的非线性传递问题,避免了计算过程再分解产生的较大误差;针对测量噪声统计特性不明确和滤波发散问题,采用加入噪声自适应协方差匹配的改进方法,同时利用阈值调节因子来动态确定开窗窗口大小,准确反映系统的瞬态特性,实现噪声矩阵实时修正;实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
本发明公开了一种动态自适应平方根无迹卡尔曼滤波的SOC估算方法,该方法针对离子电池组SOC值精确估算目标,通过与高阶Thevenin等效模型相结合,实现卡尔曼滤波对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算;利用平方根算法处理均值和协方差的非线性传递问题,避免了计算过程再分解产生的较大误差;针对测量噪声统计特性不明确和滤波发散问题,采用加入噪声自适应协方差匹配的改进方法,同时利用阈值调节因子来动态确定开窗窗口大小,准确反映系统的瞬态特性,实现噪声矩阵实时修正;实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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