针对锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中传统卡尔曼滤波算法噪声特性难以确定、收敛速度慢及精度差等一系列问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波算法。首先,建立了电池等效电路模型,并在不同温度和SOC状态下,对模型参...针对锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中传统卡尔曼滤波算法噪声特性难以确定、收敛速度慢及精度差等一系列问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波算法。首先,建立了电池等效电路模型,并在不同温度和SOC状态下,对模型参数进行了辨识和精度验证。然后,对传统自适应卡尔曼滤波算法系统过程噪声协方差矩阵计算方式进行了正定性优化。此外,在状态估计结果的修正过程中,引入了对模型等误差变化进行补偿的增益因子。最后,通过实验电池的仿真和测试验证了所提算法的有效性。结果表明,在不同温度和工况条件下,SOC的估计误差均在4%以内,改进自适应卡尔曼滤波算法的估计精度和收敛速度均优于改进前的算法和常用的扩展卡尔曼滤波(extendedkalmanfilter,EKF)算法,具有较强的实用性。展开更多
针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman f...针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。展开更多
车载动力电池的荷电状态(state of charge,SOC)不仅影响电池的循环寿命,而且影响整车的安全性。快速而准确的荷电状态估算是电源管理系统的重要组成部分。通过对实验数据进行曲线拟合,分析了荷电状态的影响因素。将扩展卡尔曼滤波算法(e...车载动力电池的荷电状态(state of charge,SOC)不仅影响电池的循环寿命,而且影响整车的安全性。快速而准确的荷电状态估算是电源管理系统的重要组成部分。通过对实验数据进行曲线拟合,分析了荷电状态的影响因素。将扩展卡尔曼滤波算法(extended kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波算法((unscented kalman filter,UKF)应用到动力电池SOC估算中,针对机场电动摆渡车特殊的运行特点,设计合理的SOC估算算法,用MATLAB进行仿真并分析算法的快速性和准确性。展开更多
文摘针对锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)估计过程中传统卡尔曼滤波算法噪声特性难以确定、收敛速度慢及精度差等一系列问题,提出了一种改进自适应卡尔曼滤波算法。首先,建立了电池等效电路模型,并在不同温度和SOC状态下,对模型参数进行了辨识和精度验证。然后,对传统自适应卡尔曼滤波算法系统过程噪声协方差矩阵计算方式进行了正定性优化。此外,在状态估计结果的修正过程中,引入了对模型等误差变化进行补偿的增益因子。最后,通过实验电池的仿真和测试验证了所提算法的有效性。结果表明,在不同温度和工况条件下,SOC的估计误差均在4%以内,改进自适应卡尔曼滤波算法的估计精度和收敛速度均优于改进前的算法和常用的扩展卡尔曼滤波(extendedkalmanfilter,EKF)算法,具有较强的实用性。
文摘针对无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计锂电池荷电状态(state of charge,SOC)时精度低、稳定性差、产生的sigma点过多导致计算难度大等不足,提出一种基于自适应球形不敏变换方式的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter based on adaptive spherical insensitive transformation,ASIT-UKF)算法。该算法通过使用球形不敏变换方式选择权系数以及初始化一元向量对sigma点的产生进行选取。与UKF算法相比,ASIT-UKF算法产生的sigma点减少近50%,使得算法的计算复杂度大大降低。同时,将产生的所有sigma点进行单位球形面上的归一化处理,提高了数值的稳定性。考虑到实际运行中锂电池系统噪声干扰带来的不确定性,加入Sage-Husa自适应滤波器对不确定性噪声的干扰进行实时更新和修正,以达到提高在线锂电池SOC估计精度的目的。最后,将均方根误差和最大绝对误差计算公式引入到性能估计指标中。实验结果表明,ASIT-UKF算法在准确度、鲁棒性和收敛性方面具有优越的性能。
