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.     

电池双滤波结构下模型参数与状态在线估计

在使用贝叶斯族估算电池SOC时由于电池初始参数及系统模型的不确定性,此类算法可能致使算法在运行中的某个时间点出现发散的情况。对此,本文采用改进型容积卡尔曼双滤波算法在线联合估计电池模型参数和SOC。同时,在对电池进行容量测试以及混合功率测试的基础上,使用对该算法电池进行评估。实验结果表明了电池状态估计的最大绝对误差2.95%,平均绝对误差位1.20%。通过与单一滤波结构的算法进行对比,说明了本双滤波结构在估算精度以及算法稳定型方面更优。