基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

基于滑模变结构的卡尔曼滤波对电池SOC的估算

针对卡尔曼滤波算法在锂离子电池荷电状态的估算中存在的稳定性差、系统噪声不确定性等问题,提出了一种基于滑模变结构的卡尔曼滤波算法对锂电池荷电状态(state of charge,SOC)进行动态估算。其基本思路是建立RC等效电路模型,并应用指数趋近律滑模变结构来改善卡尔曼滤波算法的不稳定性,从而提高SOC估算精度。仿真及实验结果表明,所提出的基于滑模变结构的卡尔曼滤波算法在锂电池SOC的估算方面具有良好的精度,误差范围在3%内。     

基于STEKF的锂离子动力电池SOC估算

为能在线准确估算电动汽车动力电池的荷电状态(SOC),提出了一种基于强追踪扩展卡尔曼滤波(STEKF)的锂离子电池的SOC估算方法,该滤波器引入了多重次优渐消因子;以某型锂离子电池为研究对象,基于电池的外特性及相关机理,建立了电池的二阶RC等效电路模型,使用最小二乘法辨识模型参数,然后按照等效电路模型建立电池的STEKF非线性状态空间方程,最后在ECE15工况下进行仿真。结果表明,STEKF估算电池SOC的误差保持在2%以内,该方法能准确估算电池的SOC。     

基于卡尔曼滤波的动力电池SOC估算

由于传统无迹卡尔曼滤波估算方法具有局限性,为了能准确估算动力电池荷电状态(state of charge,SOC),提出了一种基于无迹卡尔曼粒子滤波的动力电池SOC估算方法.以三元锂电池为研究对象,建立了电池二阶RC等效电路模型,通过对电池进行充放电试验辨识出模型参数,并验证模型准确性.采集了实际工况下的电池数据,分别用无迹卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和无迹卡尔曼粒子滤波算法估算电池SOC,在MATLAB中进行了仿真试验,并对估算的电池SOC进行比较.结果表明：无迹卡尔曼粒子滤波算法可以快速准确地估算出电池SOC,误差小于2.5%,优于另外2种算法.     

基于RC等效电路的动力电池SOC估计算法

精确的动力电池剩余电量(SOC)是混合动力系统进行动力分配的重要依据,也是整车控制和降低使用成本的关键.因而,采用简化的RC电池等效电路,建立了电池的动态充、放电模型,把该模型转化为状态空间表达式.基于不同温度下的镍氢动力电池开路电压,通过混合脉冲功率性能(HPPC)测试方法测量,得到动力电池的动态工作内阻.根据电池的动态工作电流,在线实时估算动力电池的SOC.仿真及实验室测试结果表明,该方法的估算误差小于8%,验证了该SOC估算方法的有效性.     

车载动力电池放电过程健康状态在线估计

针对电动汽车无规则随机充放电特点及在线检测需求，考虑到由于电池一致性问题导致难以保证离线实验数据分析法估计精度的问题，提出一种以离线获取的电池健康状态(SOH)外在指征函数为基础的基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter，UKF)思想的在线闭环校正SOH估算架构.该方法优点在于:能够在随机放电过程中快速估算出高精度的SOH值，算法复杂度相对降低，易于实际工程实现且具有较好的鲁棒性.通过验证可以证明，提出的车载动力电池放电过程SOH估算方法具有较好的实用性及较高的估算精度.     

分布式驱动电动车降阶滑模状态观测器设计

针对轮胎动力学存在的非线性问题及质心侧偏角估计的准确性与实时性问题,基于分布式驱动电动车(简称:IEV)车轮转矩易于测量的优势,设计了一种非线性降阶滑模状态观测器,对质心侧偏角和轮胎力进行估计。首先建立IEV车辆七自由度非线性动力学模型,选择UniTire轮胎模型描述轮胎特性。在此基础上考虑垂向载荷变化的影响;其次,利用饱和函数克服滑模固有的颤振现象;然后,根据IEV车辆车载传感器可测量的车辆状态,基于滑模变结构理论设计降阶观测器;最后以CarSim中的车辆模型作为仿真平台,对观测器性能进行验证。仿真结果表明:观测器对质心侧偏角和轮胎力的估计都有很高的精度。     

基于AFFDRLS-AHIF对动力锂离子电池单体SOC估计

针对动力锂离子电池的SOC估计,提出一种带自适应遗忘因子的阻尼递推最小二乘法(AFFDRLS)联合改进的自适应H∞滤波(AHIF)的方法对动力锂离子电池的荷电状态(SOC)估计.建立了磷酸铁锂动力电池单体的戴维南(Thevenin)等效电路模型,以AFFDRLS在线辨识模型参数,以AHIF实时在线估计电池单体的SOC,实现了电池单体的模型参数和SOC的实时联合估计.在Matlab/Simulink中建立了AFFDRLS-AHIF的仿真模型,以估计磷酸铁锂动力电池单体的SOC.根据某电动乘用车分别在NEDC和UDDS工况下的功率需求进行单体实验,测得动力电池单体的电流、电压,并以此作为输入,采用所建立的仿真模型进行动力电池单体的SOC估计;并且与传统扩展卡尔曼滤波法(EKF)和HIF的SOC估计结果比较,结果表明:AFFDRLS-AHIF的估计精度高且鲁棒性好,可以为车辆使用的动力电池SOC估计提供参考.     

基于FFRLS-AEKF的6轮足机器人电池SOC估计

针对6轮足机器人动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)估计精度低、电池模型准确度不高等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)与自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filtering,AEKF)相结合的估计算法。首先通过FFRLS算法辨识建立动力电池等效模型参数;然后利用AEKF对SOC在线估计,并为参数辨识提供准确的开路电压;最后以机器人锂电池包为对象,在动态应力测试工况(dynamic stress test , DST)下实验验证了该算法可以准确地估算动力电池SOC,SOC估计相对误差在2.5%以内。      

基于参数自适应滑模观测器的发动机气缸压力估计

气缸压力是发动机燃烧分析与故障诊断的重要参数,为了提高发动机动力学模型中的气缸压力估计精度,提出参数自适应滑模观测器设计方法.建立了基于参数自适应滑模观测器的发动机动力学模型,通过对发动机摩擦偏移及散热损耗比例系数进行修正,并依据Lyapunov稳定性理论得出观测器收敛的充分条件,在保证全局系统误差尽可能小的基础上,使得气缸压力估计误差趋近于零.仿真结果表明,参数自适应滑模观测器方法较传统滑模观测器方法具有更高的估计精度,而且该方法只需利用曲轴位置传感器得到转速信号,其硬件成本低.     

AH-IUKF融合算法下Ni-MH动力电池的SOC估计

针对Ni-MH动力电池系统非线性的特点,提出一种Thevenin电路改进后的状态模型.根据动力池电流变化显著的特征,采用融合改进后UKF(IUKF)算法和安时(AH)算法的AH-IUKF融合算法,对动力电池荷电状态(SOC)进行估计,并对AH-IUKF融合算法在SOC预测中的收敛速度、估计精度和复杂度进行分析和比较.结果表明:AH-IUKF融合算法不仅复杂度低、精度高,而且能实现Ni-MH动力电池SOC的快速估计,在各种工况下估计误差可平稳在1%~3%范围内,解决了动力电池SOC实时在线估计误差较大和计算复杂的问题.     

自适应卡尔曼滤波法磷酸铁锂动力电池剩余容量估计

卡尔曼滤波法在估计动力电池的剩余容量(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,笔者采用自适应卡尔曼滤波法来动态地估计电动汽车用磷酸铁锂动力电池的SOC。首先对电池模型进行了研究,建立了适用于SOC估计的电池模型,然后设计了相应的电池充放电实验检测到模型的参数,并进行了验证,最后将自适应卡尔曼滤波法应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC。仿真结果表明：自适应卡尔曼滤波法能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,估计精度高于卡尔曼滤波法,且自适应卡尔曼滤波法对初值误差具有修正作用。实车循环行驶实验表明算法适用于磷酸铁锂动力电池的SOC估计。     

基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电动汽车的荷电状态估计

随着电动汽车的高效发展,逐年递增的退役动力电池回收利用已刻不容缓,对电池进行精确、可靠的荷电状态(state of charge,SOC)估计是实现电池梯次利用的关键技术。传统估计方法均未考虑对老化电池影响较高的自放电因素,本文采用在二阶RC模型基础上考虑了自放电因素的GNL电路等效模型,通过脉冲放电对模型参数进行辨识。对相应的状态空间方程利用矩阵二次型方法进行离散化,并利用自适应无迹卡尔曼滤波算法对SOC进行实时估计及更新。在间歇恒流工况和变电流工况下以老化电池为实验对象对算法进行了对比验证,结果表明双卡尔曼滤波法在初值估计不准确的时候不能及时收敛到SOC真值附近并跟随,基于二阶RC模型的自适应滤波算法估计的误差在工况后期较大,基于GNL模型的自适应滤波算法对老化电池的估计精度较高,误差在0.5%之间。结果表明该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了SOC 估计的实际需求。     

基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。     

基于状态反馈的燃料电池轿车动力控制算法

建立了包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组在内的燃料电池轿车动力系统的动态数学模型.在该模型基础上,设计了基于状态反馈的闭环功率平衡算法.针对状态变量蓄电池开路电压在运行过程中无法测量的问题,构造了相应的渐进状态观测器.以蓄电池开路电压观测值反馈实现了蓄电池最佳荷电状态的控制,使算法克服了对蓄电池SOC（state of charge,荷电状态）估计值的依赖,实现了解析冗余,较好地解决了SOC估计过程中存在的初始值不易确定和累计误差的问题.离线仿真和实车转鼓实验的结果证明,所建立的动力控制算法达到既定的控制目标,并且能够充分考虑动力系统主要部件的动力性和经济性,具有一定的实用价值.     

自适应无迹卡尔曼滤波动力电池的SOC估计

无迹卡尔曼滤波法(Unscented-Kalman Filter,UKF)在估计动力电池的剩余容量(State of Charge,SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致算法不收敛,而且算法的估计性能受模型精度的影响,为此采用自适应无迹卡尔曼滤波法(Adaptive-UKF,AUKF)动态估计电动汽车动力电池的SOC.建立了适用于SOC估计的电池模型,辨识相应的电池模型的参数并进行验证,将AUKF应用到该模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电池的SOC.试验仿真结果表明:UKF算法的估计误差在-0.04~0.06之间跳动,而AUKF算法的估计误差平稳的保持在0.05以内,实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差.     

基于电化学机理模型的锂离子电池参数辨识及SOC估计

采用Fisher信息矩阵进行参数可辨识性分析,解决了参数的辨识问题,进而提出了基于简化电化学机理模型SP2D(simple pseudo-two-dimensional)的SOC(电池电量)在线估计方法。实验表明,该SOC估计方法较基于等效电路模型(一阶RC模型)的SOC估计方法,可将SOC估计的平均误差减小近30%,而在电池放电中后期更可减小达60%,有效解决了在电池全工作范围内的SOC高精度估计问题。