锂电池等效电路模型参数在线鲁棒自适应辨识方法
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锂电池等效电路模型参数在线鲁棒自适应辨识方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了锂电池等效电路模型参数在线鲁棒自适应辨识方法,根据电池开路电压与荷电状态建立SOC‑OCV关系曲线;系统参数初始化,设置θ(0)和P(0)初值、初始SOC状态、λ及采样周期T;由安时积分法计算出第k步的Soc(k),k=1,2,…,n;根据采集到的电池电流与端电压观测数据,结合SOC‑OCV函数关系进行计算得到矩阵;启动RLsign算法,根据迭代公式计算出a1,a2,a3,a4,a5;进而求出电池模型中的参数R0,R1,R2,C1,C2;循环以上步骤进行模型参数的在线辨识,即可实现电池模型参数的动态调整。本发明能有效减小非高斯噪声对参数辨识的影响,保证参数估计精度的有效性;算法稳定、计算复杂度低,在非高斯噪声条件下稳态收敛精度高于同类其它传统算法。
本发明公开了电池等效电路模型参数在线鲁棒自适应辨识方法,根据电池开路电压与荷电状态建立SOC‑OCV关系曲线;系统参数初始化,设置θ(0)和P(0)初值、初始SOC状态、λ及采样周期T;由安时积分法计算出第k步的Soc(k),k=1,2,…,n;根据采集到的电池电流与端电压观测数据,结合SOC‑OCV函数关系进行计算得到矩阵;启动RLsign算法,根据迭代公式计算出a1,a2,a3,a4,a5;进而求出电池模型中的参数R0,R1,R2,C1,C2;循环以上步骤进行模型参数的在线辨识,即可实现电池模型参数的动态调整。本发明能有效减小非高斯噪声对参数辨识的影响,保证参数估计精度的有效性;算法稳定、计算复杂度低,在非高斯噪声条件下稳态收敛精度高于同类其它传统算法。
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标签:加工技术
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