共查询到20条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
2.
针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题,本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法。该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型,再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC。实验结果表明,本文所提的SOC估计方法能有效减小电池模型参数变化所带来的SOC估计误差。在脉冲放电、脉冲充电和动态应力测试实验中,最终电池SOC估计的最大误差分别为1.01%、0.87%和1.59%。 相似文献
3.
精确估计锂电池荷电状态(SOC)对纯电动汽车的安全稳定行驶有着深远影响,对锂电池SOC状态的估计主要有参数辨识算法和SOC估计算法两个热点问题。针对辨识过程中出现的“数据饱和”现象以及锂电池SOC状态估计时的滤波发散问题,文章提出了自适应遗忘因子递推最小二乘法(ARWLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)联合算法。首先建立了二阶R-C锂电池数学模型,并针对传统最小二乘法在参数辨识过程中出现的“数据饱和”现象,引入了自适应遗忘因子动态修正新旧数据权重,提升在线参数辨识的准确度以及效率。其次,针对无迹卡尔曼滤波存在的滤波失效问题,提出了自适应无迹卡尔曼滤波算法来自适应调整系统噪声和观测噪声,从而提高SOC估计时的适应性和鲁棒性。最后在混合动力脉冲能力特性(HPPC)工况下对扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和AUKF三种SOC估计算法进行仿真比较,仿真结果表明,AUKF算法估计的SOC曲线跟随SOC真实值曲线变化的性能最好,估计精度也优于其他两种算法,具有更小的估计误差,收敛性也最好。 相似文献
4.
SOC-OCV曲线是锂离子电池状态估计的基础。针对传统HPPC测试法在非测试点不能描述电池非线性特性和小电流恒流放电法得到的OCV曲线精度不足等问题,提出一种基于粒子群优化算法的OCV曲线优化方法。该方法将小电流恒流放电得到的OCV曲线进行平移,以平移曲线在测试点与HPPC测试得到的OCV值之间的误差和最小为优化目标,对OCV曲线进行优化。然后,以优化OCV曲线为基础对2阶RC模型的模型参数进行辨识和模型端电压估计。结果表明:与HPPC法相比,基于优化OCV曲线的模型精度具有更高的全局精度,在低SOC区域的模型精度提高了一倍。最后,基于优化的OCV曲线和辨识的模型参数,设计扩展卡尔曼滤波算法对SOC进行全SOC区域估计。试验结果表明,基于优化OCV曲线和扩展卡尔曼滤波算法的SOC估计误差在全SOC区域上都能保持在2%以内。 相似文献
5.
传统的电池模型参数和荷电状态SOC联合估计算法通常采用双层架构:一个递推估计器辨识所有模型参数,另一个递推估计器推测SOC。由于待辨识参数较多,该算法往往存在调参麻烦、鲁棒性不高等问题。为解决该问题,本文中提出一种基于3层架构的阻抗参数和SOC在线联合估计算法,将欧姆内阻和极化参数分开辨识,以降低问题的复杂度。另外,通过分析1阶RC模型建模误差的动态特征,引入一个基于1阶惯性环节的集总误差模型,提高了1阶RC模型的精度。两组实车运行工况数据的验证结果表明:所提出算法的鲁棒性比传统算法明显提高,精度也有所提升;25和-20℃工况下的SOC估计误差能分别快速收敛到2%和3%以内。同时,敏感性分析结果表明,该算法对初始误差也具有较好的鲁棒性。 相似文献
6.
7.
8.
9.
锂电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统的关键技术,为了解析传感器误差对SOC估计精度的影响,以二阶RC等效电路模型为基础,运用遗传算法进行参数辨识,采用扩展Kalman滤波算法进行SOC估计,分析电压、电流传感器存在的漂移和白噪声对SOC估计的影响。结果表明:电压、电流传感器的漂移与SOC估计误差的均值近似呈线性关系,电压、电流传感器存在的白噪声对SOC估计误差的均值无影响;对于实验中的三元锂离子电池,若使SOC估计精度在5%以内,电压的偏差值应控制在10 m V以内、电流偏差值应在1/30 C以内。 相似文献
10.
针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。 相似文献
11.
《汽车技术》2021,(10)
为提高行驶中电动汽车的动力电池荷电状态(SOC)估算精度,以磷酸铁锂电池为例,提出了一种基于粒子群优选遗忘因子最小二乘(PSO-FFRLS)在线辨识模型的电池SOC估算方法。首先建立电池二阶等效电路模型,然后运用粒子群优化(PSO)算法实时为遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)优选最佳遗忘因子,最后,在动态工况下,对比了常用定遗忘因子最小二乘和PSO-FFRLS的在线辨识端电压误差,并分别与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法联合,对比2种方法的估算效果。结果表明,PSO-FFRLS的端电压在线辨识结果能更好地跟随实测电压且误差极小,其与EKF的联合算法对SOC的估算精度也更高。 相似文献
12.
超级电容荷电状态(SOC)的准确估计,直接决定了电动汽车的起动、爬升和加速性能,是电动汽车混合储能系统最重要的任务之一。为此,本文中提出了一种基于模糊熵加权融合的超级电容SOC估计方法。首先,利用粒子群算法辨识了-10、10、25和40℃下的戴维南模型参数,并且采用最近邻点法建立了其与温度之间的映射关系。然后,利用模糊熵设计了基于3种典型卡尔曼滤波的SOC加权融合估计方法。最后,选择自适应加权平均以及残差归一化加权融合的SOC估计方法用于进一步评估该方法的性能表征。结果表明,基于模糊熵加权融合的超级电容SOC估计方法能够提高超级电容SOC估计精度,尤其在高温环境(40℃)下提升效果更为显著。 相似文献
13.
14.
15.
电动汽车用NiMH电池建模及基于状态空间的SOC预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
电动汽车的电池管理系统需要精确、可靠的电池荷电状态(SOC)预测器。针对氢镍(NiMH)电池,提出了一种集总参数等效电路模型,介绍了通过实验获得电池参数的方法。该模型考虑了温度对电池参数的影响,能反映电池充放电的动态过程。文中用状态空间描述了R—C电池模型,在此基础上建立了一种新的基于状态空间的SOC递推算法,并对电池的充放电过程进行了仿真计算。分析表明,提出的SOC估计方法同样可用于其它类型的动力电池。 相似文献
16.
针对电池SOC初值误差较大时,无迹卡尔曼滤波收敛较慢的问题,本文提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。介绍了3种常用的电池等效电路模型,通过对电池的EIS分析,确立了磷酸铁锂电池的Thevenin模型并辨识了模型参数。分析出无迹卡尔曼滤波在初值误差较大时收敛较慢的问题,在此基础上提出了改进的无迹卡尔曼滤波算法。通过实验可以看出,改进算法不仅克服了无迹卡尔曼滤波收敛速度慢的问题,而且提高了估计精度;使用改进算法对老化过程中的电池进行SOC估计,最大估计误差在4%以内,可以满足电动汽车的使用要求。 相似文献
17.
18.
19.
准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于突破电动汽车发展瓶颈,推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题,提出基于遗忘因子的递推最小二乘法(FRLS)的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据,在线辨识模型参数并实时更新,实时反映电池内部参数的变化过程,对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼(CKF)滤波过程中对噪声敏感的问题,提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波(ARWCKF)方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变,通过引入随机加权因子,自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测,抑制系统噪声对状态估计的干扰,避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题,提出基于奇异值分解的容积点计算方法,克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题,并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明:所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力,最大电压估计误差不超过40 mV,SOC估计误差不超过1%。 相似文献
20.
为提高动力锂电池在使用过程中剩余电量的估算精度,以满足电池管理系统对电池监控的要求,提出一种适用于不同温度的动力锂电池SOC估计方法。首先通过分析对比从控制算法模型中选择了2阶等效电路模型,并依据多温度点实验结果进行电池参数拟合,建立基于温度的电池参数模型。接着根据改进的扩展卡尔曼滤波算法,建立SOC估算模型。最后按照DST和FUDS循环进行快速控制原型仿真,验证该算法对不同温度的鲁棒性。结果表明,所制定的SOC估计算法,既能抑制电流噪声的干扰,又能在初始SOC值有较大误差的情况下,使估算值迅速收敛于真实值,在整个估算过程中误差保持在0.04以内。 相似文献