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Online Identification of Lithium-ion Battery Model Parameters with Initial Value Uncertainty and Measurement Noise

Chinese Journal of Mechanical Engineering 2023年第1期36卷 305-314页

作者： Xinghao Du Jinhao Meng Kailong Liu Yingmin Zhang Shunli Wang Jichang Peng Tianqi Liu College of Electrical Engineering Sichuan UniversityChengdu610044China School of Electrical Engineering Xi’an Jiaotong University710049Xi’anChina Warwick Manufacturing Group University of WarwickCoventryUK Southwest University of Science and Technology Mianyang621010China Nanjing Institute of Technology Nanjing211103China

Online parameter identification is essential for the accuracy of the battery equivalent circuit model(ECM).The traditional recursive least squares(RLS)method is easily biased with the noise disturbances from sensors,which degrades the modeling accuracy in practice.Meanwhile,the recursive total least squares(RTLS)method can deal with the noise interferences,but the parameter slowly converges to the reference with initial value uncertainty.To alleviate the above issues,this paper proposes a co-estimation framework utilizing the advantages of RLS and RTLS for a higher parameter identification performance of the battery ECM.RLS converges quickly by updating the parameters along the gradient of the cost function.RTLS is applied to attenuate the noise effect once the parameters have converged.Both simulation and experimental results prove that the proposed method has good accuracy,a fast convergence rate,and also robustness against noise corruption.

关键词： Li-ion battery Equivalent circuit model recursive least squares recursive total least squares

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