【技术实现步骤摘要】
一种二阶PNGV模型参数的在线计算方法、装置和计算机设备
本专利技术涉及数据处理
,尤其涉及一种二阶PNGV模型参数的在线计算方法、装置和计算机设备。
技术介绍
截至目前为止,我国新能源汽车总量已达380万辆,新能源汽车保有量位列世界第一。新能源汽车为了达到理想的续航里程,往往配备了大量的电池装置。而这些电池装置的能量密度很高,若不加以合理的使用,极易发生危险事故。为了保证电池运行于安全的区间之内,需要根据电池的模型进行电池的状态估计,一般电池状态估计的首选采用二阶PNGV模型,因为其相比二阶RC等效电路模型来说,模型并不复杂,但精度更高。但是,现阶段缺少一种能够快速辨识二阶PNGV模型的参数的算法。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种二阶PNGV模型参数的在线计算方法、装置和计算机设备,能够快速计算得到二阶PNGV模型的多个模型参数。一方面,本专利技术实施例提供了一种二阶PNGV模型参数的在线计算方法,所述二阶PNGV模型为待测电池的等效电路模型,所述方法包括: ...
【技术保护点】
1.一种二阶PNGV模型参数的在线计算方法,所述二阶PNGV模型为待测电池的等效电路模型,其特征在于,所述方法包括:/n获取所述待测电池的多个端电压以及多个环路电流;/n构建初始协方差矩阵和初始等效参数矩阵;/n根据所述多个端电压、所述多个环路电流以及获取的遗忘因子,更新所述初始协方差矩阵和所述初始等效参数矩阵,生成所述二阶PNGV模型的多个等效参数,并根据所述多个等效参数计算所述二阶PNGV模型的多个模型参数;/n其中,所述多个模型参数包括开路电压的值、电池欧姆内阻值、第一极化电容值、第一极化电阻值、第二极化电容值、第二极化电阻值和等效电容值。/n
【技术特征摘要】
1.一种二阶PNGV模型参数的在线计算方法,所述二阶PNGV模型为待测电池的等效电路模型,其特征在于,所述方法包括:
获取所述待测电池的多个端电压以及多个环路电流;
构建初始协方差矩阵和初始等效参数矩阵;
根据所述多个端电压、所述多个环路电流以及获取的遗忘因子,更新所述初始协方差矩阵和所述初始等效参数矩阵,生成所述二阶PNGV模型的多个等效参数,并根据所述多个等效参数计算所述二阶PNGV模型的多个模型参数;
其中,所述多个模型参数包括开路电压的值、电池欧姆内阻值、第一极化电容值、第一极化电阻值、第二极化电容值、第二极化电阻值和等效电容值。
2.根据权利要求1所述的在线计算方法,其特征在于,所述根据所述多个端电压、所述多个环路电流以及获取的遗忘因子,更新所述初始协方差矩阵和所述初始等效参数矩阵,生成所述二阶PNGV模型的多个等效参数,并根据所述多个等效参数计算所述二阶PNGV模型的多个模型参数,包括:
对所述待测电池的电压和电流按照采样周期进行采样生成当前端电压和当前环路电流,并根据所述当前端电压和所述当前环路电流生成当前状态矩阵;
根据获取的遗忘因子、初始协方差矩阵以及所述当前状态矩阵,计算当前增益矩阵;
根据所述当前增益矩阵、所述初始等效参数矩阵、所述当前端电压和所述当前状态矩阵生成当前等效参数矩阵,所述当前等效参数矩阵包括所述多个等效参数;
根据所述多个等效参数,生成所述二阶PNGV模型的多个模型参数;
根据获取的遗忘因子、所述初始协方差矩阵、所述当前增益矩阵以及所述当前状态矩阵,生成当前协方差矩阵;
对采样次数进行加1处理;
判断加1处理后的采样次数是否大于预设阈值;
若判断出所述采样次数小于或等于采样阈值,对所述待测电池的电压和电流按照采样周期进行采样,生成下一个端电压和下一个环路电流;将所述下一个端电压作为所述当前端电压,将所述下一个环路电流作为所述当前环路电流,并根据所述当前端电压和所述当前环路电流生成当前状态矩阵;将所述当前协方差矩阵作为所述初始协方差矩阵;将所述当前等效参数矩阵作为初始等效参数矩阵,并继续执行所述根据获取的遗忘因子、初始协方差矩阵以及所述当前状态矩阵,计算当前增益矩阵的步骤。
3.根据权利要求2所述的在线计算方法,其特征在于,所述根据所述多个等效参数,生成所述二阶PNGV模型的多个模型参数,包括:
通过联立方程组(一)和方程组(二)以及获取的等效参数α对所述多个等效参数进行计算,生成二阶PNGV模型的多个模型参数,所述方程组(一)包括:
其中,β、γ、λ、η、μ、σ、υ、ω、ξ、ζ、κ、ν表示为多个等效参数,R为欧姆内阻值,a1、a2、b1、b2、c1、c2、h为过渡参数;
所述方程组(二)包括:
其中,α为等效参数,Cp1为第一极化电容值,Rp1为第一极化电阻值,Cp2为第二极化电容值,Rp2为第二极化电阻值,Cb为等效电容值,Uemf为开路电压的值,Ts为采样周期。
4.根据权利要求2所述的在线计算方法,其特征在于,所述根据获取的遗忘因子、初始协方差矩阵以及所述当前状态矩阵,计算当前增益矩阵,包括:
通过公式(一)对获取的遗忘因子、初始协方差矩阵以及所述当前状态矩阵进行计算,生成当前增益矩阵,其中所述公式(一)包括:
其中,G(i)为当前增益矩阵,P(...
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