基于遗传算法优化扩展卡尔曼滤波的锂电池 SOC 估计

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.09.005

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (9): 33-39.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.09.005

基于遗传算法优化扩展卡尔曼滤波的锂电池 SOC 估计

周韦润,姜文刚

江苏科技大学电子信息学院, 江苏镇江 212000

收稿日期:2018-12-24 出版日期:2019-11-01 发布日期:2019-11-01
作者简介:周韦润,男,硕士研究生,主要从事先进控制理论与应用研究,E-mail:1559219936@qq.com;姜文刚,男,博士研究生,教授,重要从事网络控制研究,E-mail:a_1_2_3@163.com。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(51307074)

Received:2018-12-24 Online:2019-11-01 Published:2019-11-01

摘要/Abstract

摘要： 准确估算电池荷电状态是电动汽车安全、可靠运行的重要保障。传统的卡尔曼滤波估计算法一方面难以克服电池模型精确性和实用性的矛盾,另一方面要求系统噪声矩阵必须服从高斯分布。为了解决上述问题,首先建立基于 BIC 准则的变阶 RC 等效电路模型,克服模型精确性和实用性的矛盾;接着采用遗传算法对 EKF 中的系统噪声矩阵和测量矩阵的协方差进行在线优化,以实现在模型误差最小时对 SOC 进行在线估计;最后搭建测试平台,验证该算法能够克服由于模型误差和测量噪声的不确定对 SOC 估计的影响,误差在 1. 35% 以内,并且具有较高的收敛性和鲁棒性。

关键词: 电动汽车, BIC 准则, SOC 估计, 遗传算法, 扩展卡尔曼滤波

中图分类号:

TM912

周韦润, 姜文刚. 基于遗传算法优化扩展卡尔曼滤波的锂电池 SOC 估计[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(9): 33-39.

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