电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法技术

本发明专利技术公开一种电池等效模型的参数在线实时辨识方法，本方法首先建立电池的二阶等效电路模型，然后利用公式描述电池的二阶等效电路模型，之后将所述公式转化成差分方法，然后通过参数辨识算法来得到电池的二阶等效电路模型的参数。本发明专利技术能够在线、实时辨识电池的二阶等效电路模型参数，进而可以实现电池各种状态估计，电池的状态包含但不仅限于SOC、SOP（功率状态）和SOH。本发明专利技术可对任意类型电池的二阶等效电路模型参数进行辨识，电池的类型包含但不仅限于一次性电池、铅酸电池、锂聚合物电池等。

【技术实现步骤摘要】
电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法
本专利技术涉及电池
，具体是一种电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法。
技术介绍
电池的出现极大地促进电子设备的普及以及实用化和轻巧化。为了分析电池在某种状况下的特性，需要根据电池的模型对电池进行仿真和分析。而电池是一个复杂的电化学-物理系统，具有很强的非线性和时变性特征，使得获取电池的模型参数变得异常困难。由于电池的特性受到温度、电池的荷电状态(SOC)和电池的寿命状态(SOH)等诸多因素的影响，使得离线辨识的方法受到很多限制，只适用于特定的应用场合。目前就如何构建适用于任意状况、任意连接方式下电池模型参数的实时、在线辨识并没有好的方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法，能够在线、实时辨识电池的二阶等效电路模型参数，进而实现电池各种状态估计。为了解决所述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法，包括以下步骤：S01)、建立电池的二阶等效电路模型，电池的二阶等效电路模型包括串联的电阻R、第一个RC模块和第二个RC模块，第一个RC模块包括并联的电阻Rp1、电容Cp1，第二个RC模块包括并联的电阻Rp2、电容Cp2；S02)、电池的二阶等效电路模型可由公式1-3表示：U＝Uo+RI+Up1+Up2(1)，其中U为电池的端电压，I为电流，Uo为开路电压，R为欧姆内阻，Cpi、Rpii＝1,2分别为极化电容和极化内阻；S03)、将公式1-3转化成差分方程，可得：其中：U(k)、U(k-1)、U(k-2)、U(k+1)、U(k+2)表示当前时刻、前一时刻、前两时刻、后一时刻、后两时刻的端电压，Uo(k)表示当前时刻的开路电压，I(k)、I(k-1)、I(k-2)、I(k+1)、I(k+2)表示当前时刻、前一时刻、前两时刻、后一时刻、后两时刻的电流，Ts表示采样周期；将公式4改写为：其中：S04)、电池的端电压为可测量的量，令yk＝U(k)，将输入矩阵表示为：φk＝[1U(k+2)U(k+1)U(k-1)U(k-2)I(k+2)I(k+1)I(k)I(k-1)I(k-2)]T，系数矩阵为：κ＝[U′oabcdghmnw]T，而噪声矩阵为εk，则公式6可改写为：S05)、通过参数辨识算法来辨识κ，并进一步得到电池的二阶等效电路模型的参数。进一步的，所述参数辨识算法包括最小二乘法、神经网络算法和粒子滤波器算法。进一步的，通过递推增广最小二乘法辨识电池的二阶等效电路模型的参数，具体过程为：a1)、因采集电池电压和电流的采集系统存在采样误差e，假设该采样误差至少为一阶噪声，该噪声项也通过递推增广最小二乘法辨识得到，因此，输入矩阵表示为：系数矩阵表示为：κ＝[U′oabcdghmnwq]T；a2)、确定系数矩阵κ、协方差矩阵P以及误差e的初值：令κi＝[0]T，Pi＝σ2I，ei＝[0]，I为单位矩阵，σ2≥106，i＝1，2；a3)、对电池的电压和电流进行第j次采样，j＝1～5；a4)、计算第j-2次增益矩阵：a5)、计算第j-2次系数矩阵：a6)、根据公式7计算Uo、R、ai、bi和ci，i＝1，2；a7)、根据公式5计算Cpi和Rpi，i＝1，2，a8)、根据公式8计算误差ej，即公式8中的εk；a9)、计算第j-2次协方差矩阵：a10)、对电池的电压和电流进行第j＝j+3次采集；a11)、重复步骤a4至a10.直至N次采集结束，N≧5。进一步的，辨识电池的二阶等效电路模型的参数的具体过程为：b1)、对电压和电流进行N次采样，构造矩阵：表示每次采样得到的数据；b2)、构造矩阵：Y＝[y(3)y(4)...y(N)]T，Y表示测量的电池的端电压；b3)、求解方程，得到κ的值：κ＝(ΦTΦ)-1ΦTY；b4)、根据公式7计算Uo、R、ai、bi和ci，i＝1，2；b5)、根据公式5计算Cpi和Rpi，i＝1，2。本专利技术的有益效果：本专利技术能够在线、实时辨识电池的二阶等效电路模型参数，进而可以实现电池各种状态估计，电池的状态包含但不仅限于SOC、SOP(功率状态)和SOH。本专利技术可对任意类型电池的二阶等效电路模型参数进行辨识，电池的类型包含但不仅限于一次性电池、铅酸电池、锂聚合物电池等。本专利技术可以实现任意连接形式的电池组和/或单体电池的二阶等效电路模型参数的辨识，其连接方式包含但不仅限于串联、并联、串并联等。本方法也适用于任意类型电池以及任意连接形式的电池组和/或单体电池的二阶等效电路模型参数的辨识。附图说明图1为电池的二阶等效电路模型；图2为实施例1的流程图；图3为混合脉冲测试波形图；图4为并联形式的电池示意图；图5为串联形式的电池示意图；图6为串并联形式的电池示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步的说明。实施例1本实施例公开一种电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法，本方法包括以下步骤：S01)、建立电池的二阶等效电路模型，电池的二阶等效电路模型包括串联的电阻R、第一个RC模块和第二个RC模块，第一个RC模块包括并联的电阻Rp1、电容Cp1，第二个RC模块包括并联的电阻Rp2、电容Cp2；S02)、电池的二阶等效电路模型可由公式1-3表示：U＝Uo+RI+Up1+Up2(1)，其中U为电池的端电压，I为电流，Uo为开路电压，R为欧姆内阻，Cpi、Rpii＝1,2分别为极化电容和极化内阻；S03)、将公式1-3转化成差分方程，可得：其中：U(k)、U(k-1)、U(k-2)、U(k+1)、U(k+2)表示当前时刻、前一时刻、前两时刻、后一时刻、后两时刻的端电压，Uo(k)表示当前时刻的开路电压，I(k)、I(k-1)、I(k-2)、I(k+1)、I(k+2)表示当前时刻、前一时刻、前两时刻、后一时刻、后两时刻的电流，Ts表示采样周期；将公式4改写为：其中：S04)、电池的端电压为可测量的量，令yk＝U(k)，将输入矩阵表示为：φk＝[1U(k+2)U(k+1)U(k-1)U(k-2)I(k+2)I(k+1)I(k)I(k-1)I(k-2)]T，系数矩阵为：κ＝[U′oabcdghmnw]T，而噪声矩阵为εk，则公式6可改写为：S05)、通过参数辨识算法来辨识κ，并进一步得到电池的二阶等效电路模型的参数。所述参数辨识算法包括但不限于最小二乘法、神经网络算法、粒子滤波器算法，本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS01)、建立电池的二阶等效电路模型，电池的二阶等效电路模型包括串联的电阻R、第一个RC模块和第二个RC模块，第一个RC模块包括并联的电阻R

【技术特征摘要】
1.电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：
S01)、建立电池的二阶等效电路模型，电池的二阶等效电路模型包括串联的电阻R、第一个RC模块和第二个RC模块，第一个RC模块包括并联的电阻Rp1、电容Cp1，第二个RC模块包括并联的电阻Rp2、电容Cp2；
S02)、电池的二阶等效电路模型可由公式1-3表示：
U＝Uo+RI+Up1+Up2(1)，






其中U为电池的端电压，I为电流，Uo为开路电压，R为欧姆内阻，Cpi、Rpii＝1,2分别为极化电容和极化内阻；
S03)、将公式1-3转化成差分方程，可得：



其中：



U(k)、U(k-1)、U(k-2)、U(k+1)、U(k+2)表示当前时刻、前一时刻、前两时刻、后一时刻、后两时刻的端电压，Uo(k)表示当前时刻的开路电压，I(k)、I(k-1)、I(k-2)、I(k+1)、I(k+2)表示当前时刻、前一时刻、前两时刻、后一时刻、后两时刻的电流，Ts表示采样周期；
将公式4改写为：



其中：



S04)、电池的端电压为可测量的量，令yk＝U(k)，将输入矩阵表示为：φk＝[1U(k+2)U(k+1)U(k-1)U(k-2)I(k+2)I(k+1)I(k)I(k-1)I(k-2)]T，系数矩阵为：κ＝[U′oabcdghmnw]T，而噪声矩阵为εk，则公式6可改写为：



S05)、通过参数辨识算法来辨识κ，并进一步得到电池的二阶等效电路模型的参数。


2.根据权利要求1所述的电池等效电路模型的参数在线实时辨识方法，其特征在于：所述参数辨识算法包括最小二乘法、神经网络算法和粒子滤波器算法。

【专利技术属性】
技术研发人员：王璐，那娜，王正君，张永华，李秋莹，于洋，
申请(专利权)人：枣庄职业学院，
类型：发明
国别省市：山东;37