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基于改进无迹卡尔曼滤波的电池soc估计

汽车技术 2018年第4期 47-51页

作者：徐艳民李剑勇华南理工大学广州510641 广东机电职业技术学院广州510515 山西农业大学晋中030800

针对电池soc初值误差较大时,无迹卡尔曼滤波收敛较慢的问题,本文提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。介绍了3种常用的电池等效电路模型,通过对电池的EIS分析,确立了磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数。分析出无迹卡尔曼滤波在... 详细信息

针对电池soc初值误差较大时,无迹卡尔曼滤波收敛较慢的问题,本文提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。介绍了3种常用的电池等效电路模型,通过对电池的EIS分析,确立了磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数。分析出无迹卡尔曼滤波在初值误差较大时收敛较慢的问题,在此基础上提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。通过实验可以看出,改进算法不仅克服了无迹卡尔曼滤波收敛速度慢的问题,而且提高了估计精度;使用改进算法对老化过程中的电池进行soc估计,最大估计误差在4%以内,可以满足电动汽车的使用要求。

关键词：电池soc估计改进无迹卡尔曼滤波 Thevenin模型

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基于电池暂态响应分析的锂电池soc估计

电源技术 2021年第11期45卷 1431-1434页

作者：李明维张传远宿剑飞周杨林王红军北京国电通网络技术有限公司北京100192 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084

锂离子电池因快速充电和长循环寿命特性,在电动汽车、电网侧储能系统中应用广泛。精准的电池荷电状态(soc)估计有助于保障系统可靠性,延长电池系统寿命,然而在考虑电池充电和放电以及复杂工况条件造成的电池内部复杂的化学和物理变化的... 详细信息

锂离子电池因快速充电和长循环寿命特性,在电动汽车、电网侧储能系统中应用广泛。精准的电池荷电状态(soc)估计有助于保障系统可靠性,延长电池系统寿命,然而在考虑电池充电和放电以及复杂工况条件造成的电池内部复杂的化学和物理变化的条件下,完成精准电池soc估计十分困难。通过脉冲激励电池的充放电暂态响应特性分析,辨识等效电路模型参数,建立电池不同工况条件下的动态电池模型,并采用扩展卡尔曼滤波方法对纠正参数辨识和OCV-soc映射中的误差。以Arbin测试平台估算结果作为对标,验证了所提方法的有效性。

关键词：锂离子电池模组等效电路模型电池soc估计参数识别脉冲特性测试

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基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池soc估计

内燃机与配件 2020年第1期 203-204页

作者：李家月贠海涛徐钦赐王胜达青岛理工大学机械与汽车工程学院

针对电池soc估计所用安时积分法的缺陷,本文采取了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法,在描述电池模型系统的状态方程和观测方程上应用这种算法估算soc值。通过实验看到了,EKF算法不存在安时积分法的误差累积问题且有对错误初始soc值的自我纠正能... 详细信息

针对电池soc估计所用安时积分法的缺陷,本文采取了EKF(扩展卡尔曼滤波)算法,在描述电池模型系统的状态方程和观测方程上应用这种算法估算soc值。通过实验看到了,EKF算法不存在安时积分法的误差累积问题且有对错误初始soc值的自我纠正能力,而且较为精确和稳定,其估算误差的小于5%。

关键词：镍氢电池电池soc估计无迹卡尔曼滤波

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基于双卡尔曼滤波的锂电池荷电状态的估计

科学技术与工程 2017年第10期17卷 299-303页

作者：房德君山东理工大学电气与电子工程学院淄博255000

针对电池荷电状态的(soc)估计误差较大的问题,提出了双卡尔曼滤波算法。介绍了电池常用的等效模型和使用方向,以双RC模型为基础建立了电池系统的空间方程,使用混合脉冲功率特性测试法得到了模型参数值。推导了安时积分法和扩展卡尔曼滤... 详细信息

针对电池荷电状态的(soc)估计误差较大的问题,提出了双卡尔曼滤波算法。介绍了电池常用的等效模型和使用方向,以双RC模型为基础建立了电池系统的空间方程,使用混合脉冲功率特性测试法得到了模型参数值。推导了安时积分法和扩展卡尔曼滤波原理,在基础上提出了双卡尔曼滤波算法,对双卡尔曼滤波的原理和公式实现进行了详细推导。设计了电池组的充放电实验对算法进行验证。结果表明安时积分法估计误差随时间不断增大,扩展卡尔曼算法估计误差振荡很大,双卡尔曼滤波的估计精度较高,最大估计误差只有0.13%。

关键词：电池soc估计双卡尔曼滤波双RC模型安时积分法扩展卡尔曼滤波

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磷酸铁锂电池管理系统设计与研究

磷酸铁锂电池管理系统设计与研究

作者：帅孟超广西大学

学位级别：硕士

随着能源日益枯竭和环境的不断恶化,发展新能源汽车取代燃油汽车已不可避免的成为新趋势。其中电动汽车作为新能源汽车重要的一部分,动力电池又是电动汽车的重要动力来源,而磷酸铁锂电池在性能方面又优于其他动力电池,因此研究磷酸铁锂... 详细信息

随着能源日益枯竭和环境的不断恶化,发展新能源汽车取代燃油汽车已不可避免的成为新趋势。其中电动汽车作为新能源汽车重要的一部分,动力电池又是电动汽车的重要动力来源,而磷酸铁锂电池在性能方面又优于其他动力电池,因此研究磷酸铁锂电池管理系统贴合背景与实际意义。电池管理系统主要作用是对电动汽车中工作的动力电池进行监测和优化管理。本文主要研究内容包括:(1)结合电池管理系统实际的运用及功能需求,研究分析磷酸铁锂电池的结构、性能、使用环境等方面。搭建二阶RC等效电路模型,在MATLAB中建立仿真模型并通过充放电实验获取电池数据,采用在线参数辨识的方法确定等效电路模型的参数。(2)提出磷酸铁锂电池管理系统研究目标,在整体框架下将各个功能模块采用分布式结构组织,利于管理与维护。采用模块化的思想设计软硬件部分,主要分为采集模块、均衡模块、主控模块等;在电池数据采集方面运用电池组专用芯片与霍尔传感器等,能有效提高测量精度,实现电池的电压、电流、温度的实时检测并结合提出的强跟踪扩展卡尔曼滤波算法估算soc;(3)以电池soc为均衡判据,对比分析常用的均衡电路,采用专用的LTC3300-1电池均衡芯片设计基于反激式变压器的双向主动均衡硬件电路。在搭建的仿真模型中验证均衡电路的可行性,验证以单体电池soc为判据的均衡策略的均衡效果。(4)软件设计主要着重实现各硬件模块的功能、底层设备的驱动和上位机电脑端的监控。本文将软件设计分为上位机和下位机,下位机主要包括采集模块和主控模块软件,实现数据的采集、分析和处理等功能;上位机软件主要实现监控功能,提供可视化的界面操作。经本文实验仿真结果表明,该系统测量记录的电池信息等数据能满足实际精度和需求,均衡效果显著,能实现对多节磷酸铁锂电池组成的电池组进行管理和监控。

关键词：电池管理系统电池soc估计双向主动均衡强跟踪滤波器

基于跨越-侧抑制宽度学习的电动汽车soc估计研究

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基于跨越-侧抑制宽度学习的电动汽车SOC估计研究

作者：程兴华东交通大学

学位级别：硕士

随着电动汽车（Electric Vehicle,EV）市场的快速发展,严重影响和制约电动汽车动力性能的汽车电池相关核心关键技术的研究已成为一个热点问题。其中,电池的充电状态（State of Charge,soc）在电动汽车电池管理系统（Battery Manage Syst... 详细信息

随着电动汽车（Electric Vehicle,EV）市场的快速发展,严重影响和制约电动汽车动力性能的汽车电池相关核心关键技术的研究已成为一个热点问题。其中,电池的充电状态（State of Charge,soc）在电动汽车电池管理系统（Battery Manage System,BMS）中极为重要。它可用于表征汽车电池的剩余能量及其工作状态,从而合理安排充电时间及其他相关事项,以确保电动汽车的可靠和安全运行。在电动汽车的复杂工况下,电流电压会随着剧烈变化,电池温度亦会发生变化,因此电池soc的估算具有很大挑战。而实时监控电池系统的状况,需获得精确的电池soc值,从而有效防止电池过充或超载造成的伤害。本文首先分析了一些对电池soc估算起到影响作用的因素与电池soc之间的非线性关系;概述了电池soc估算常用的各种预测方法;并对各种soc预测方法的特点进行了讨论分析。为提高电池soc的预测精度,本文提出了一种利用跨越-侧抑制宽度学习系统（S-LIBLS）进行电池荷电状态估计的新方法。首先通过分析影响soc的关键因素,确定模型的输入信号;接下来在实验室中通过对锂离子电池施加不同环境温度下的驱动循环负载产生数据,以确保电池暴露在可变的动态环境之中。S-LIBLS能够及时将依赖项编码到网络权值中,并在此过程中实现soc的准确估计。为了验证S-LIBLS的性能,选择来自于环境温度-20℃到25℃之间的样本训练网络,结果表明S-LIBLS能够得到各种环境温度条件下准确soc估计。

关键词：宽度学习跨越-侧抑制网络电池soc估计增量学习

考虑电池模型精度的插电式混合动力汽车能量管理预测控制

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考虑电池模型精度的插电式混合动力汽车能量管理预测控制

作者：任静福州大学

学位级别：硕士

本文以一款插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV）为研究对象,在考虑动力电池模型精度的基础上,设计了汽车能量管理控制策略,开展的具体研究工作包括:（1）结合PHEV的结构特性,分析其不同的工作模式,对动力系统... 详细信息

本文以一款插电式混合动力汽车（Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV）为研究对象,在考虑动力电池模型精度的基础上,设计了汽车能量管理控制策略,开展的具体研究工作包括:（1）结合PHEV的结构特性,分析其不同的工作模式,对动力系统关键部件的主要性能参数进行匹配计算,并建立相关数学模型,然后在Matlab/Simulink仿真平台上搭建整车仿真模型,为后续研究奠定基础。（2）搭建动力电池测试平台,对本文所选用的电池单体进行特性分析,主要包括容量标定、充放电效率及倍率特性、混合脉冲功率特性、常温内阻特性及开路电压标定等,为后文电池建模及soc估计提供数据支持。（3）结合Advisor中的电池模型,对目前已有的电池模型进行分析,提出具有通用意义的n阶RC网络结构的动力电池数学模型,研究不同n值情况下电池电压回弹特性,从模型精度与复杂度的角度建立本文的电池模型,并进行参数辨识。（4）为解决扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）在估计电池soc时存在的误差问题,本文采用结合噪声的自适应匹配的无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF）算法作为soc估算算法,结合已经确定的电池模型在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,进一步验证该算法的精确性。（5）以汽车燃油消耗为目标价值函数,以发动机转速、发电机转矩和电池soc等为控制输入,构建基于模型预测控制的PHEV能量管理控制策略。采用多步马尔科夫模型对未来车速进行预测,将模型预测控制与动态规划相结合,进行优化求解,约束控制变量soc在参考轨迹附近波动,保证MPC的全局性,提出三种不同的约束方法并进行比较,对不同soc约束方法下的燃油经济性进行了评估,对比五种不同的电池模型下的基于MPC、规则及DP算法的控制策略的仿真结果,验证MPC策略的有效性。

关键词：插电式混合动力汽车电池模型电池soc估计能量管理模型预测控制

纯电动自动驾驶汽车任务规划算法的设计与实现

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纯电动自动驾驶汽车任务规划算法的设计与实现

作者：张双琳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

任务规划模块是自动驾驶系统中的上层管理模块,需要综合考虑用户任务、动态交通信息以及车辆状态,快速自主地规划最优全局路径并提供每个任务的相关信息。纯电动汽车因为其环境友好性和优良控制特性在自动驾驶领域取得了长足的发展,在... 详细信息

任务规划模块是自动驾驶系统中的上层管理模块,需要综合考虑用户任务、动态交通信息以及车辆状态,快速自主地规划最优全局路径并提供每个任务的相关信息。纯电动汽车因为其环境友好性和优良控制特性在自动驾驶领域取得了长足的发展,在任务规划中准确估计并优化行程能耗对于其使用和推广具有非常重要的意义。本文针对纯电动自动驾驶汽车的任务规划需求,以优化行程时间和行程能耗为目标,对全局路径规划和指导速度规划进行了重点研究。首先,根据汽车行驶阻力公式建立以速度为自变量的能耗模型,采用遗忘因子递推最小二乘法辨识未知参数,再基于时间序列神经网络对电池soc进行估计,结合能耗模型和电池soc估计实现任务点的剩余电量预测,基于真实工况数据验证算法的有效性和准确性。其次,针对交通流速度的时间依赖特性,采用Sigmoid函数对历史数据和动态数据进行加权,提高速度预测的可靠性。应用Dijkstra算法计算时间和能耗权值矩阵,得到任意两个路段之间的行驶代价。基于动态规划算法实现任务点序列优化,同时设计局部搜索策略避免出现电量不足的情况。应用A*算法实现相邻任务点间的全局路径规划,通过仿真对上述算法进行功能验证。然后,引入路径断点模型计算路段行驶时间和能耗,基于能耗里程比特性对能耗模型进行简化和分析。接着根据任务需求和交通流特性设计指导速度规划问题的优化目标和约束条件,提出了带精英策略的非支配排序遗传算法求解多目标优化问题的方案。再采用极差标准化方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,给出加权系数的设计原则,通过仿真验证了算法的稳定性和一致性。最后,基于小规模路网对任务规划功能进行测试,采用非参数估计方法统计得到时间和能耗估计误差的概率分布,提出基于误差均值的估计值修正方案,提高了任务点估计信息的准确性和可靠性,同时为用户提供了良好的出行指导。

关键词：纯电动自动驾驶汽车任务规划全局路径规划指导速度规划电池soc估计

基于跨越-侧抑制宽度学习的电动汽车soc估计研究

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基于跨越-侧抑制宽度学习的电动汽车SOC估计研究