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.     

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。     

基于电化学模型的锂离子电池健康状态估算

针对电动汽车锂离子电池健康状态在线估算问题,提出了一种基于伪二维模型参数的估算方法. 该方法通过拆解同类估算目标电池,以扫描电镜测量电池结构参数,利用遗传算法辨识其他未知电化学模型参数,建立一种新的基于化学计量比的电池正极容量计算法则,估算电池健康状态. 同时考虑老化对电池正极化学计量比的影响,进一步提高健康状态估算精度. 采用电池老化数据集验证该方法的有效性,结果表明所提出的估算方法能在短时动态工况下实现电池健康状态的准确在线估算.      

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。     

修正参数的安时法估算锂离子电池剩余电量

安时法是目前估算锂离子电池荷电状态(SOC)最常用的方法之一.由于安时法不能估计初始荷电状态(SOC0),且难于准确测量库仑效率和电池可用容量变化,会造成累计误差,影响SOC估算精度.考虑锂离子电池的可用容量会随环境温度、放电电流以及电池老化等性能影响,结合开路电压法和安时法,对比实验数据进行误差分析与校正,提出了一种提高SOC估算精度的修正参数方法.仿真结果表明,用修正参数的安时法估算电池剩余电量可以减少误差,提高精度.     

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.     

论蓄电池检测方法与改进方案

笔者针对蓄电池实现剩余容量的在线检测、单体端电压测试及落后电池检出、电池体温度测试等功能的检测方法进行详细叙述，同时，就蓄电池传统检测方法的不足提出了相应的改进方案。     

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.     

基于热模型的动力电池热故障诊断系统

为提高车载动力电池热管理系统的可靠性,使电池温度维持在合理的范围内,根据镍氢电池的结构及传热学原理,建立了电池的热模型,实现了电池内部及表面温度的在线预测.通过模型预测温度与实际温度的对比,对电池温度异常状况进行在线诊断,并将诊断信息通过控制器局域网(CAN)通信传送给整车控制器,使整车及时对故障做出响应.试验结果表明,该系统能准确及时地诊断风机故障、电池剩余容量(SOC)过高及电池过充故障,有效避免了因热故障引起的电池过温.