不同温度与驾驶工况下车用锂电池SOC估算

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2021, Vol. 35 ›› Issue (12): 47-54.

不同温度与驾驶工况下车用锂电池SOC估算

杨超，何锋，王文亮

贵州大学机械工程学院

发布日期:2022-01-19
作者简介:杨超，男，硕士研究生，主要从事新能源汽车电池管理系统研究；通讯作者何锋，男，硕士生导师，教授，主要从事新能源汽车动力系统优化及控制研究

Published:2022-01-19

摘要/Abstract

摘要： 针对单一卡尔曼滤波（ＫＦ）在估算荷电状态（ＳＯＣ）时忽略了温度、ＳＯＣ以及驾驶工况对电池参数的影响，且存在收敛性差、误差大等问题，提出了一种扩展卡尔曼滤波（ＥＫＦ）自适应无迹卡尔曼滤波（ＡＵＫＦ）联合算法。基于电池的外特性机理建立了２阶ＲＣ等效电路模型，在ＯＣＶＳＯＣＴ函数映射关系下，利用ＥＫＦ算法实时预测电池参数，并联立ＡＵＫＦ算法实现ＳＯＣ的估算。通过在不同温度与驾驶工况下的电池实验数据验证，ＥＫＦＡＵＫＦ联合算法能够实现电池参数和ＳＯＣ的实时在线估计，同时兼顾了鲁棒性强、收敛性好以及估算精度高等特点，其估算结果明显优于单一的ＡＵＫＦ算法。

关键词: 荷电状态, 电池参数, 联合算法, 鲁棒性, 估算精度

中图分类号:

TM912

杨超，何锋，王文亮. 不同温度与驾驶工况下车用锂电池SOC估算[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2021, 35(12): 47-54.

[1]	贾勇，刘文科，薛灵冰，李柱，杨超，蒋东荣. 分布式多储能的孤岛直流微电网ＳＯＣ均衡控制策略[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2024, 38(12): 173-181.
[2]	程丰浩，孙春耕，刘靖，韩锡镇. 伺服阀控气动系统的反演自适应控制研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2024, 38(12): 232-239.
[3]	张志冬，李云伍，李杨柳，梁新成. 几种机器学习算法的锂电池ＳＯＣ估计研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2023, 37(9): 40-48.
[4]	陈建锋, 吴强, 葛新元. 含时变轮胎侧偏刚度的车辆质心侧偏角鲁棒估计[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2023, 37(8): 1-7.
[5]	龙涛, 刘蕴博, 常九健. 采用自适应遗忘因子的永磁同步电机预测电流控制[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2023, 37(5): 29-36.
[6]	周成虎, 黄明明, 库永恒. 三相ＬＣＣ无线充电系统变频软开关能效优化研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2023, 37(3): 230-241.
[7]	李宝军, 薛炯, 刘泽阳. 双目视觉感知下的公路限高实时预警算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2023, 37(11): 73-81.
[8]	李山１, ２, 蒋力３, 陈艳１, ２, 姜伟豪１, ２. 隔离型准Ｚ源逆变器滑模控制策略研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2021, 35(3): 193-198.
[9]	叶超1,2,李洪文1,邓永停1,刘京1,邵蒙1,2,费强1,2. 基于新型饱和函数和PI观测器的PMSM滑模控制叶[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2020, 34(5): 204-213.
[10]	李旭玲１，刘梦２，３，姜久春２，３，梁晖２，３，高洋２，３，何雪枫１. 计及循环寿命的锂离子电池优化使用研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2020, 34(2): 40-46.
[11]	蒋丽丽, 陈国彬. 基于 MFO-ELM 的荷电状态软测量模型[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(8): 185-189.
[12]	. 一种动态压缩因子的分数阶粒子群优化[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(7): 94-101.
[13]	. 混合动力电动汽车动力学模型仿真[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(3): 43-50.
[14]	薛明琛１ａ, 徐广飞２, ３, 武健１ｂ. 基于滚动时域算法的汽车电动助力转向电流跟踪方法研究[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(11): 24-32.
[15]	包宋建, 杨守良. ＤＷＴ-Ｓｃｈｕｒ结合的全盲数字视频水印算法[J]. 重庆理工大学学报（自然科学）, 2019, 33(10): 136-141.

不同温度与驾驶工况下车用锂电池SOC估算

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0