基于SR-UKF的锂离子动力电池状态估计方法
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基于SR-UKF的锂离子动力电池状态估计方法
来源:北方有色网
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简介: 本申请公开了一种基于SR‑UKF的锂离子动力电池状态估计方法及设备,该方法采用联合估计策略,对荷电状态空间模型与健康状态空间模型的参数进行实时辨识与修正,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了估计精度。通过对荷电状态空间模型与健康状态空间模型中的量测方程进行准线性化处理,可有效降低每次进行无迹变换时的计算开销。迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与Cholesky因子的一阶更新得到,较好的解决了标准UKF算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了锂离子动力电池状态在线滚动估计的数值稳定性。
本申请公开了一种基于SR‑UKF的离子动力电池状态估计方法及设备,该方法采用联合估计策略,对荷电状态空间模型与健康状态空间模型的参数进行实时辨识与修正,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了估计精度。通过对荷电状态空间模型与健康状态空间模型中的量测方程进行准线性化处理,可有效降低每次进行无迹变换时的计算开销。迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与Cholesky因子的一阶更新得到,较好的解决了标准UKF算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了锂离子动力电池状态在线滚动估计的数值稳定性。
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