【摘 要】
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传统无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确和无法预先获取噪声统计特性而使得估算误差增大的问题。针对这些问题,这里提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF):该算法通过扩充状态变量法来实现欧姆内阻在线更新,以此提高电池模型精度,并根据实时SOC估计值与真实值的误差,构造滑模观测器实现系统噪声和观测噪声的更新,降低未知噪声的干扰,最后通过不同温度下复杂工况实验,验证了新算法的估计精度和稳定性。
【机 构】
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太原理工大学机械与运载工程学院,煤炭资源开采利用与装备工程国家级实验教学示范中心
【基金项目】
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山西省科技重大专项:重卡燃料电池动力系统及整车集成技术项目(20181102009)。
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传统无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估算锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,常会出现由于电池模型参数不准确和无法预先获取噪声统计特性而使得估算误差增大的问题。针对这些问题,这里提出一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF):该算法通过扩充状态变量法来实现欧姆内阻在线更新,以此提高电池模型精度,并根据实时SOC估计值与真实值的误差,构造滑模观测器实现系统噪声和观测噪声的更新,降低未知噪声的干扰,最后通过不同温度下复杂工况实验,验证了新算法的估计精度和稳定性。
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