基于比例积分H∞观测器的锂离子电池剩余电量估计方法技术

技术编号:19487383 阅读:36 留言:0更新日期:2018-11-17 11:38
本发明专利技术公开了一种基于比例积分H∞观测器的锂离子电池剩余电量估计方法,电流检测器和数模转换器将采集到的电压电流数据通过采集卡,再经低通滤波器将数据传输给剩余电量估计模块;建立二阶RC模型;利用电池包的电流电压响应辨识出模型参数以及开路电压关于剩余电量的非线性函数;对非线性函数部分提出了单边利普希茨条件,以保证非线性函数在观测器设计上起到积极作用;采用基于线性矩阵不等式的H∞设计判据的设计比例积分观测器。本发明专利技术能够减小传统按时积分算法的累积误差和对初值准确性的要求,所建立的模型能够有效地描述动力电池充放电的物理特性,能够实时估计剩余电量,收敛性好,估计精度高适用于电动汽车动力电池的剩余电量估计。

【技术实现步骤摘要】
基于比例积分H∞观测器的锂离子电池剩余电量估计方法
本专利技术涉及新能源汽车电池管理
,具体为基于比例积分H∞观测器的锂离子电池剩余电量(stateofcharge,SOC)估计方法。
技术介绍
为了应对环境恶化和能源危机,电动汽车产业在近些年迅速发展。动力电池作为电动汽车的主要能源,其性能和工作状态对整车起着至关重要的作用。充电状态(SOC)是电池在使用中最重要的参数之一,它是指电池在一段时间内或在长时间内搁置后其剩余容量与总容量的比值,通常以百分数的形式表示。一个精确的SOC不仅可以直观、快速地掌握当前电池状态,而且还能有效地预防电池的过充电和过放电。因此,准确估计电池的SOC是电池管理系统(BMS)的关键技术之一,也是电池管理系统研究的重点和难点。然而,SOC不能直接测量获得,只能通过各种不同的算法来进行估计。因此,SOC估计在电动汽车的理论和应用中都具有相当重要的意义。在以往的研究中,广泛采用了基于模型的剩余电量估计方法,大致可以分为两大类。一种是基于滤波器的方法,另一种是基于观测器的方法。最广泛使用的滤波技术是各种卡尔曼滤波器(KF),卡尔曼滤波方法是应用卡尔曼滤波原理的一类估计方法的总称,该方法的核心思想是把电池看作一个动态系统,并对动态系统的状态进行最优极小估计。具体方法包括扩展卡尔曼滤波器(EKF),无迹卡尔曼滤波(UKF)、自适应卡尔曼滤波(AKF)、双扩展卡尔曼滤波器(DEKF)等等,不同的卡尔曼滤波方法是根据电池的模型选择。此外,基于观测器的方法的思想是类似于卡尔曼滤波方法的,建立电池的状态空间模型,以SOC作为电池系统的状态量,然后利用控制理论知识设计一个收敛状态观测器来估计SOC。具体方法包括Luenberger观测器、H∞观测器、非线性观测器和滑模观测器。观测器在实际控制系统中的误差是不可避免的,因为状态不易观测,有时结果有严重的噪声干扰。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术的目的在于提供一种本专利技术的目的在在比例积分观测器的基础上提供一种有效的抑制模型的非高斯干扰,并且对电池非线性系统具有良好的适用性的动力电池剩余电量估计方法。技术方案如下:一种基于比例积分H∞观测器的锂离子电池剩余电量估计方法,包括一下步骤:S1:建立二阶RC模型的状态空间方程;S11:建立被控对象的等效电路模型:将电阻R0、R1、R2依次串联在电池包UOC的输出端,并将电容C1与电阻R1并联,电容C2与电阻R2并联;S12:根据上述等效模型建立系统的微分方程组;状态方程:输出方程:UT=UOC(SOC)-R0IT-U1-U2(2)其中,U1和U2分别表示电容C1和C2两端电压,IT为流经电阻R0的电流,SOC表示剩余电量,UOC(SOC)表示开路电压关于剩余电量SOC的函数,UT表示端电压,Qn表示额定容量;S13:由式(1)和式(2)转化为状态空间方程:其中:x=[U1,U2,SOC]T,y=UT,u=IT,h(x)=UOC(SOC),x0是初始状态,以及其中,τ1=R1C1,τ2=R2C2为两个RC环的时间常数;S13:加入干扰项,得到:其中,ωx和ωy分别为系统的状态干扰项和输出干扰项;S2:辨识出模型参数R0、R1、R2、C1、C2以及开路电压关于剩余电量的非线性函数UOC(SOC);S3:计算开路电压关于剩余电量的非线性函数导数的上下界:由于UOC(SOC)为单调函数,则其导数:S4:设计比例积分观测器;S41:计算非线性函数h(x)的差分:S42:根据微分中值定理,有其中,ζSOC分别为在x=ζ时的U1,U2,SOC;S43:计算非线性函数h(x)关于状态量的导数:S44:利用单边利普希茨条件,即存在矩阵M使得:其中,S45:设计比例积分观测器如下:其中,Kp是PI观测器比例增益,Ki是PI观测器积分增益,z为输出误差的积分;状态估计误差如下:其中,表示状态估计误差,F=[0,1,0],表示状态干扰和输出干扰的合成干扰;S5:采用H∞方法来减小剩余电量估计误差;对于给定的标量γ,假设存在矩阵P=PT>0,Q=QT>0,N=PKi和向量S满足如下线性矩阵不等式组:其中:Π11=PA+ATP+T1SC+CTSTT1T+I-2M,Kp=P-1;N=PKi,α表示衰减系数;I0表示3x3的单位矩阵;则H∞性能如下:J(t)表示H∞性能的指标;S6:采集电流电压数据,采用上述观测器进行剩余电量估计。进一步的,所述S2中辨识出模型参数以及开路电压关于剩余电量的非线性函数的方法为:S21:在电池断电静置过程中,得到电池电压测量数据关于静置时间的电池放电松弛电压响应曲线,并利用如下含待定参数的函数进行拟合:由此得到上述的两个RC环时间常数:τ1=R1C1,τ2=R2C2,初始电压U1(0),U2(0),t表示当前时刻;S22:由一阶电路的相应得到:S23:由τ1=R1C1,τ2=R2C2,以及式(6)得:S24:由放电电压降得到R0的内阻:其中,ΔU为放电电压降;S25:在实验室工况下,在剩余电量SOC∈[0,1]范围内,找n个SOC采样点,对于每个采样点静置等时长,得到对应SOC下的开路电压,采用最小二乘拟合方法得到剩余电量关于开路电压的UOC(SOC)函数。本专利技术的有益效果是:本专利技术采用基于线性矩阵不等式的H∞方法的比例积分观测器设计准则,能够实时准确估计端电压,并且能够有效地减小系统状态干扰和输出干扰,约束建模误差对状态估计造成的影响,使得对剩余电量估计接近于真实值;减小了传统按时积分算法的累积误差和对初值准确性的要求,所建立的模型能够有效地描述动力电池充放电过程的物理特性;该估计算法为闭环算法,利用了模型的非线性信息,可以实时估计剩余电量,收敛性好,估计精度高,适用于电动汽车动力电池的剩余电量估计;考虑到了车载实际应用情况下,对计算量较低的要求,具有良好的应用前景。附图说明图1为本专利技术提供的剩余电量估计方法系统框图。图2为本专利技术提供的剩余电量估计方法流程图。图3为本专利技术提供的剩余电量估计方法的被控对象等效模型简图。图4为本专利技术提供的剩余电量估计方法中步骤S4的分步骤流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步详细说明。当系统存在干扰和噪声时,由于积分部分环节可以提高系统的稳态精度并且抑制干扰,不仅实现了状态估计,而且提高了对未知输入干扰的估计效果。因此针对未知扰动的离散采样系统,设计了比例积分观测器。H∞方法是限制非高斯模型误差和测量噪声对状态估计影响的有力工具,这意味着,基于H∞的PI观测器可以最小化外部干扰对状态估计结果的影响。因此,该方法对系统模型误差和外部扰动具有较强的鲁棒性。如图1所示,动力电池剩余电量的估计系统包括用于采集电池包电流数据的电流检测器,以及用于采集电池包电压数据的数模转换器,电流检测器和数模转换器将数据传输到采集卡,采集卡通过PCI接口再经低通滤波器将数据传输给剩余电量估计模块。使用电流监测器INA170EA,采集电流数据,使用数模转换器AD7091R,采集电压数据,传输到数据采集卡NI-6229上,通过PCI接口到低通滤波器,并在电脑上使用剩余电量估计方法进行电池包的剩余电量估计。具体步骤如图2框图所示:S1:建立二本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于比例积分H∞观测器的锂离子电池剩余电量估计方法,其特征在于,包括一下步骤:S1:建立二阶RC模型的状态空间方程;S11:建立被控对象的等效电路模型:将电阻R0、R1、R2依次串联在电池包UOC的输出端,并将电容C1与电阻R1并联,电容C2与电阻R2并联;S12:根据上述等效模型建立系统的微分方程组;状态方程:

【技术特征摘要】
1.一种基于比例积分H∞观测器的锂离子电池剩余电量估计方法,其特征在于,包括一下步骤:S1:建立二阶RC模型的状态空间方程;S11:建立被控对象的等效电路模型:将电阻R0、R1、R2依次串联在电池包UOC的输出端,并将电容C1与电阻R1并联,电容C2与电阻R2并联;S12:根据上述等效模型建立系统的微分方程组;状态方程:输出方程:UT=UOC(SOC)-R0IT-U1-U2(2)其中,U1和U2分别表示电容C1和C2两端电压,IT为流经电阻R0的电流,SOC表示剩余电量,UOC(SOC)表示开路电压关于剩余电量SOC的函数,UT表示端电压,Qn表示额定容量;S13:由式(1)和式(2)转化为状态空间方程:其中:x=[U1,U2,SOC]T,y=UT,u=IT,h(x)=UOC(SOC),x0是初始状态,以及其中,τ1=R1C1,τ2=R2C2为两个RC环的时间常数;S13:加入干扰项,得到:其中,ωx和ωy分别为系统的状态干扰项和输出干扰项;S2:辨识出模型参数R0、R1、R2、C1、C2以及开路电压关于剩余电量的非线性函数UOC(SOC);S3:计算开路电压关于剩余电量的非线性函数导数的上下界:由于UOC(SOC)为单调函数,则其导数:S4:设计比例积分观测器;S41:计算非线性函数h(x)的差分:S42:根据微分中值定理,有其中,ζSOC分别为在x=ζ时的U1,U2,SOC;S43:计算非线性函数h(x)关于状态量的导数:S44:利用单边利普希茨条件,即存在矩阵M使得:其中,S45:设计比例积分观...

【专利技术属性】
技术研发人员:祝乔郑梦倩徐蒙恩
申请(专利权)人:西南交通大学
类型:发明
国别省市:四川,51

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