基于改进的H∞滤波的锂离子电池荷电状态估计

作     者：姚建鑫 

作者单位：南京邮电大学 

学位级别：硕士

导师姓名：丁洁

授予年度：2022年

学科分类：0808[工学-电气工程] 080902[工学-电路与系统] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 

主      题：锂离子电池 荷电状态估计 滑模观测器 H∞滤波 多新息强追踪 

摘      要：随着温室效应及传统能源危机日益严重,发展无污染可再生的新型绿色能源成为各国发展的新风向,锂离子电池是绿色能源中的核心之一,吸引了很多国家地区的学者工程师关注。由于锂离子电池广泛应用于各个领域,稍有不慎的操作都会影响电池的正常使用及降低寿命。为了防止锂离子电池的短路、充电过量等操作导致锂离子电池寿命降低及提高锂离子电池的能量利用率及安全性,需要实时估计锂离子电池的荷电状态(State of Charge,SOC)并将其限制在安全范围内,所以SOC估算研究意义重大。SOC作为锂离子电池的内在参数,无法通过仪器直接测得,精确SOC值需要通过可测参数进行一系列的辨识估算才能够得到。具体研究内容如下:1、本文以三星ICR18650圆柱体三元锂离子电池为研究对象,采用新威公司生产的电池测试系统,对储存电量、电压、电流、电阻等电池特性进行了深入研析。阐明了锂离子电池SOC估算的重要性,讨论了SOC估算的难点。2、分析了常见的电池几种锂离子电池模型,通过分析对比选择了双极化模型。对研究的锂离子电池进行了静态容量测试及开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)-SOC测试。之后通过分析选择主流辨识法中的带遗忘因子的最小二乘法来对锂离子电池进行在线辨识。仿真实验表明该方法能够快速准确的实时在线辨识锂离子电池模型的主要元器件参数。最后通过分析提出了变遗忘因子的改进方向。3、提出改进的H滤波方法,将滑模观测器引入到H滤波中。建立了双极化等效电路模型,通过放电实验及动态应力测试实验对EKF、H滤波、联合滑模观测器的H∞滤波进行了对比。仿真结果表明联合滑模观测器的H滤波算法有较好的实用性,精度最高。4、将强追踪及多新息理论引入到H滤波中,通过多新息理论及强追踪理论来克服数据中的数据坏点,提升算法追踪性能。为验证算法有效性,进行了放电实验及动态应力测试(Dynamic stress test,DST)实验。通过实验仿真结果对H滤波和改进后的H滤波进行比较。结果表明改进后的算法在没有带来大量计算的情况下提升了算法鲁棒性。