基于AIUKF的锂离子电池SOC估算方法研究

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锂离子电池荷电状态(State of Charge,SOC)的准确估算对其在电动汽车上的应用十分重要。SOC在估算时受到各种条件的影响而产生误差,为了尽可能减少估算误差,国内外研究者提出了多种估算方法。本文针对18650型锂离子电池的SOC估算方法进行研究,提出了基于自适应迭代无迹卡尔曼滤波(Adaptive Iterative Unscented Kalman Filter,AIUKF)的SOC估算方法。本文核心研究工作如下:(1)根据电池内部结构及化学反应分析了其工作时的原理。通过对电池的实验数据分析,总结了电池在工作时参数的变化特点并分析了可能影响SOC估算精度的因素及原因。然后对比了几种电池模型,选择戴维南等效电路模型并采用带有遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识模型参数并验证模型精度。(2)在UKF的基础上引入迭代思想,设计合适的迭代策略,提出了基于迭代无迹卡尔曼滤波(IUKF)的SOC估算方法。采用两种工况对估算方法进行验证,结果表明,动态应力测试(Dynamic Stress Test,DST)工况下误差不超过3.02%,美国联邦城市运行工况(Federal Urban Driving Schedule,FUDS)工况下误差低于5.22%,均小于EKF和UKF的估算误差,具有良好的估算精度。(3)结合IUKF和自适应滤波,提出了AIUKF滤波算法,并应用于电池的SOC估计。通过不同工况和设定不同初始SOC值来检验算法的性能。实验结果表明,DST工况下估算误差小于0.42%,FUDS工况下估算误差不超过0.57%。相比IUKF估算方法,AIUKF方法估算精度大大提高,同时具有良好的收敛性。但是不同初始SOC值会改变算法的估算误差,鲁棒性能有待进一步提高。
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