机载环境下飞机锂电池SOC估算方法技术

本发明专利技术公开了一种机载环境下飞机锂电池SOC估算方法，包括如下步骤：步骤一，搭建实验的环境温度为10℃、0℃、零下20℃和零下30℃的实验舱，将锂电池放置在实验舱内进行实验；步骤二，将实验中不同电池测得的不同温度、不同放电倍率下，电池实际可用容量的变化数据进行整理，计算均值，汇出电池容量的三维MAP图；步骤三，构建Thevenin模型，并对Thevenin模型进行改进，增加一阶RC网络支路；步骤四，根据步骤三所构建的电池模型列出扩展卡尔曼滤波算法的状态方程和观测方程；步骤五，对步骤四中的扩展卡尔曼滤波算法进行补偿校正。本发明专利技术的机载环境下飞机锂电池SOC估算方法，通过步骤一至五的设置，便可有效的实现进行机载环境下的锂电池的SOC进行估算了。

SOC Estimation Method of Lithium Battery for Aircraft in Airborne Environment

【技术实现步骤摘要】
机载环境下飞机锂电池SOC估算方法
本专利技术涉及一种估算方法，更具体的说是涉及一种机载环境下飞机锂电池SOC估算方法。
技术介绍
锂电池SOC(stateofcharge)是用电池的剩余电量与额定电量的比值来描述电池的荷电状态的一个物理量，它直接了反应电池剩余电量。在实际操作中，电池充放电流的大小、温度、容量、自放电等都会对SOC估计精度产生一定的影响。现如今绝大部分的研究偏向于新能源电动汽车电池。美国波音公司提出多电飞机(MEAMore-Electric-Aircraft)概念，计划在未来实现机载设备与操纵系统的电气化。目前，波音787采用锂电池来启动主发动机，所以机载锂电池SOC估算就成了一个需要研究的方向。研究SOC主流方法有直接测试法和间接测试法。其中直接测试法法是通过检测电池物理性能得到SOC的变化情况，如检测电解质酸密度变化。但是在工作状态下提取电池电解质是不现实的，因此很少直接测试法来对SOC进行在线估计。而间接方法则是通过检测电池的其他指标来推算电池SOC，主要有安时积分法、开路电压法、放电实验法、神经网络法、卡尔曼滤波法等。开路电压法和放电实验法需要对电池进行静置或者放电处理，不适用于机载环境下锂电池SOC的在线估算。安时积分法对初始值的要求很高，并且在实际运行过程中容易产生累积误差，也不适用于在线估测。而卡尔曼滤波算法虽然具有算法复杂度较高、系统成本增大、建模和实现模型的算法都比较复杂以及对能力要求较高的特点，但是卡尔曼滤波法不仅能提供Soc估计值，而且能提供估计误差值，精度较高，所以这种方法具有很强的可操作性和实用性，然而经典的卡尔曼滤波算法中的状态向量、系统激励与观测变量之间是线性关系，而机载锂电池在线工作过程中各个指标为非线性变化，因而采用经典的卡尔曼滤波算法无法很好的实现对于机载锂电池的SOC进行估算。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于卡尔曼滤波算法基础上能够很好的对于机载锂电池的SOC进行估算的机载环境下飞机锂电池SOC估算方法。为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种机载环境下飞机锂电池SOC估算方法，包括如下步骤：步骤一，搭建实验的环境温度为10℃、0℃、零下20℃和零下30℃的实验舱，将锂电池放置在实验舱内进行实验；步骤二，将实验中不同电池测得的不同温度、不同放电倍率下，电池实际可用容量的变化数据进行整理，计算均值，汇出电池容量的三维MAP图，实验后利用Simulink中的系统优化工具箱中的参数估计功能，针对各个工况点的欧姆内阻、极化电阻、极化电容三个参数进行辨识，对采集来的数据进行模拟仿真，使用MATLAB软件行分析与处理；步骤三，构建Thevenin模型，并对Thevenin模型进行改进，增加一阶RC网络支路；步骤四，根据步骤三所构建的电池模型列出扩展卡尔曼滤波算法的状态方程和观测方程，然后依据上述状态方程和观测方程对锂电池的SOC进行估算；步骤五，对步骤四中的扩展卡尔曼滤波算法进行补偿校正。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤一中具体的实验步骤为：实验开始前，需将锂电池置于设定好的温度环境中3小时，并在该温度下进行标准充电至电池充满，而后静置1小时再开始进行放电实验，本实验将设置0.5C、1C、1.5C、2C四种放电倍率，每个电池实验三次，将九次实验结果取平均值，将实验数据录入表格。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤四中的状态方程和观测方程为：xk＝f(xk-1,uk-1,wk-1)；zk＝h(xk,vk)式中xk表示系统的状态变量，zk表示系统的观测变量，wk，vk，uk，分别表示系统的激励噪声、观测噪声与控制函数。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤五中的补偿方法为开路电压补偿。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤五中的补偿方法为充电率补偿。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤五中的补偿方法为温度补偿。作为本专利技术的进一步改进，所述步骤五中的补偿方法为自放电补偿。本专利技术的有益效果，本专利技术采用扩展卡尔曼滤波算法对机载锂电池SOC进行估算，结合改进后的Thevenin模型与SOC补偿，提高了估算精度，同时将锂电池SOC估算的温度范围扩大至零下30℃。本专利技术包含构建状态方程和观测方程，实验和建模、补偿和估算三个阶段，实现对机载锂电池的荷电状态估算，提高锂电池机载运行的可靠性和稳定性。由于目前我国对机载锂电池SOC估算的研究较少，本专利技术的提出和实现一方面可以在很大程度上扩宽该研究方向的领域，实现由新能源电动汽车向机载电池的转移。另一方面本专利技术构建了一种与机载锂电池工作环境的特殊性相适应的SOC算法，对机载BMS(电池管理系统)的研究具有一定的借鉴意义。附图说明图1为步骤三中Thevenin模型的电路示意图；图2为步骤一中实验装置的示意图。具体实施方式下面将结合附图所给出的实施例对本专利技术做进一步的详述。参照图1至2所示，本实施例的一种机载环境下飞机锂电池SOC估算方法，实验对象为由日本汤浅公司提供的B787机载锂电池，实验设备包括：ITECH公司生产的可编程直流电源IT6942A、可编程电子负载IT8511A+、中国民航飞行学院的低温低压实验舱，选取同一型号且同一生产批次的三块锂电池放置在实验舱中，实验装置如图1所示，实验时根据机载锂电池使用的环境，设定实验的环境温度分别为10℃、0℃、零下20℃和零下30四个温度值(该实验舱温度可调范围为当地环境温度到零下60℃)。实验开始前，需将锂电池置于设定好的温度环境中3h，并在该温度下进行标准充电至电池充满，而后静置1h再开始进行放电实验，本实验将设置0.5C、1C、1.5C、2C四种放电倍率，每个电池实验三次，将九次实验结果取平均值，将实验数据录入表格。将实验中不同电池测得的不同温度、不同放电倍率下，电池实际可用容量的变化数据进行整理，计算均值，汇出电池容量的三维MAP图。实验后利用Simulink中的系统优化工具箱(SystemOptimizationToolbox)中的参数估计功能，针对各个工况点的欧姆内阻、极化电阻、极化电容三个参数进行辨识,对采集来的数据进行模拟仿真，使用MATLAB等软件行分析与处理。在完成实验以后，对于经典的KalmanFitter算法，状态向量、系统激励与观测变量之间是线性关系，然而机载锂电池在线工作过程中各个指标为非线性变化，同时针对机载锂电池供电这一特殊运行环境，所以本专利技术采用扩展卡尔曼滤波算法(ExtendedKalmanFitter，简称EKF)对锂电池SOC进行估算，同时此方法也需要结合锂电池模型与SOC补偿才能得出准确数据。结合常用电池模型各自的优缺点，由于Thevenin模型不能很好地反映锂电池的极化特性，考虑到锂电池同时具有阻性和容性的特点，电池充放电时两端电压的变化既有突变性又有渐变性。本专利技术在Thevenin模型的基础上进行改进，增加一阶RC网络支路，如图2所示，该模型能满足锂电池仿真的精度要求，且复杂度合适，易于编程实现和实际应用，同时在辨识开路电压(Opencircuitvoltage简称OCV)时还需要考虑电池的滞回电压，其中，Vh为锂电池的滞回电压，电池的容量为C1，R1为电池的欧姆内阻，R2、R3为电池的极化内阻，R2与C2、R3与C本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机载环境下飞机锂电池SOC估算方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一，搭建实验的环境温度为10℃、0℃、零下20℃和零下30℃的实验舱，将锂电池放置在实验舱内进行实验；步骤二，将实验中不同电池测得的不同温度、不同放电倍率下，电池实际可用容量的变化数据进行整理，计算均值，汇出电池容量的三维MAP图，实验后利用Simulink中的系统优化工具箱中的参数估计功能，针对各个工况点的欧姆内阻、极化电阻、极化电容三个参数进行辨识，对采集来的数据进行模拟仿真，使用MATLAB软件行分析与处理；步骤三，构建Thevenin模型，并对Thevenin模型进行改进，增加一阶RC网络支路；步骤四，根据步骤三所构建的电池模型列出扩展卡尔曼滤波算法的状态方程和观测方程，然后依据上述状态方程和观测方程对锂电池的SOC进行估算；步骤五，对步骤四中的扩展卡尔曼滤波算法进行补偿校正。

【技术特征摘要】
1.一种机载环境下飞机锂电池SOC估算方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一，搭建实验的环境温度为10℃、0℃、零下20℃和零下30℃的实验舱，将锂电池放置在实验舱内进行实验；步骤二，将实验中不同电池测得的不同温度、不同放电倍率下，电池实际可用容量的变化数据进行整理，计算均值，汇出电池容量的三维MAP图，实验后利用Simulink中的系统优化工具箱中的参数估计功能，针对各个工况点的欧姆内阻、极化电阻、极化电容三个参数进行辨识，对采集来的数据进行模拟仿真，使用MATLAB软件行分析与处理；步骤三，构建Thevenin模型，并对Thevenin模型进行改进，增加一阶RC网络支路；步骤四，根据步骤三所构建的电池模型列出扩展卡尔曼滤波算法的状态方程和观测方程，然后依据上述状态方程和观测方程对锂电池的SOC进行估算；步骤五，对步骤四中的扩展卡尔曼滤波算法进行补偿校正。2.根据权利要求1所述的机载环境下飞机锂电池SOC估算方法，其特征在于：所述步骤一中具体的实验步骤为：实验开始前，需将锂电池置于设定好的温度环境中...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海斌，郭君，陈现涛，孙强，谢松，徐佳，贺元骅，沈俊杰，
申请(专利权)人：中国民用航空飞行学院，
类型：发明
国别省市：四川,51