基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法技术

本发明专利技术提供一种基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法，在锂电池恒流放电的情况下对锂电池的开路电压、电流进行采样；根据二阶RC等效电路模型建立锂电池的状态空间方程，计算开路电压估计值；使用卡尔曼滤波算法，对二阶RC等效电路模型进行估计并实时更新；利用改进的遗传算法寻求最优噪声协方差矩阵；使用无迹卡尔曼滤波算法，通过开路电压估计值对电池状态进行估计，得到当前开路电压估计值；然后通过锂电池开路电压与SOC的关系，输出当前开路电压估计值对应的SOC估计值。本发明专利技术解决了锂电池内部电化学反应造成的系统状态变量非线性化严重的问题，提高了估计的实时性和精确性。

【技术实现步骤摘要】
基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法
本专利技术属于车载锂电池领域，更具体地，涉及一种基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法。
技术介绍
锂离子电池以其循环寿命长、自放电率小、能量高、无记忆效应等优点被广泛应用在电动汽车领域。为了保障锂离子电池安全、可靠、高效地运行，需要精确估计电池的工作状态，并准确建立电池管理系统。其中锂离子电池的荷电状态(SOC)直接反映剩余电量的多少，只有准确地估计电池SOC才能避免锂离子电池过充过放行为，使电池保持良好的工作状态。目前，国内外对锂离子电池SOC的估计方法主要包括如下几种：1)开路电压法(OCV)，利用开路电压与SOC的非线性关系，通过测量开路电压获取SOC值，该方法在测量过程中需将电池长时间静置，不适合SOC的在线估计；2)安时积分法(CC)，在已知初值下对电流作积分处理，该方法对SOC初值具有极高要求，同时忽略了电流检测时产生的累积误差和电池老化导致容量衰减造成的影响；3)电化学阻抗谱法(EIS)，通过交流阻抗谱寻找锂离子电池的欧姆-极化内阻与SOC的关系，该方法稳定本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法，其特征在于：它包括以下步骤：/nS1、在锂电池恒流放电的情况下，对锂电池的开路电压、电流进行采样；/nS2、根据二阶RC等效电路模型，建立锂电池的状态空间方程，利用S1采样的电流，采用状态空间方程计算开路电压估计值；比较采样的开路电压和计算的开路电压估计值；/nS3、使用卡尔曼滤波算法，通过S2计算的开路电压估计值与测量值，对所述的二阶RC等效电路模型进行估计并实时更新；/nS4、通过对不同SOC值的锂电池恒流充放电，静止一段时间后测量开路电压，拟合得到锂电池开路电压与SOC的关系；/nS5、利用改进的遗传算法寻求最优噪声协方差矩阵；...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1、在锂电池恒流放电的情况下，对锂电池的开路电压、电流进行采样；
S2、根据二阶RC等效电路模型，建立锂电池的状态空间方程，利用S1采样的电流，采用状态空间方程计算开路电压估计值；比较采样的开路电压和计算的开路电压估计值；
S3、使用卡尔曼滤波算法，通过S2计算的开路电压估计值与测量值，对所述的二阶RC等效电路模型进行估计并实时更新；
S4、通过对不同SOC值的锂电池恒流充放电，静止一段时间后测量开路电压，拟合得到锂电池开路电压与SOC的关系；
S5、利用改进的遗传算法寻求最优噪声协方差矩阵；
S6、采用S5得到的最优噪声协方差矩阵，使用无迹卡尔曼滤波算法，通过S2得到的开路电压估计值对电池状态进行估计，得到当前开路电压估计值；然后通过S4得到的锂电池开路电压与SOC的关系，输出当前开路电压估计值对应的SOC估计值。


2.根据权利要求1所述的基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法，其特征在于：所述的S1具体包括：
选取一致性相同的车载锂电池组在常温下，进行充放电实验，选取锂电池的平均电压值作为有效数据；
防止锂电池过放电，设置放电截止电压；
设置锂电池恒流放电倍率，并以固定采样周期对锂电池的开路电压、电流进行采样。


3.根据权利要求1所述的基于改进遗传无迹卡尔曼滤波的车载锂电池状态估计方法，其特征在于：所述的S3具体为：
3-1、根据锂电池的二阶RC等效电路模型，由基尔霍夫定律得到系统传递函数；
3-2、对传递函数进行双线...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢长君，房伟，麦立强，陈伟，曾春年，黄亮，蔡振华，熊斌宇，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42