【技术实现步骤摘要】
一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法及估算装置
本专利技术涉及安全度估算领域，特别是涉及一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法及估算装置。
技术介绍
电动汽车在中国正处于快速发展新阶段，电动汽车的发展带动了动力电池产业的发展。然而，近几年电池自燃、爆炸等事故频发，人们越来越关注新能源汽车电池系统的安全性。一旦电池达到了某种临界条件，例如过电压，过温度，低寿命，如不及时采取相应的安全防范措施，电池热失控势必导致安全性事故。电池的安全性事故来自热失控，而导致热失控的诱因主要有两种，一是机械电气诱因(针刺、碰撞等事故导致)，二是电化学诱因(过充、快充、自发性短路等)，电池单体热失控之后传递给相邻单体，随后大面积蔓延，最终导致安全事故的发生。而热失控的发展也存在一定的阶段性，据相关的资料显示，SEI膜分解的初始温度大概是100摄氏度-130摄氏度，也把这个温度视为一连串热失控温度的起点，而温度达到300摄氏度时，电池的温度将会出现剧烈的提升，如果不采取相应的安全措施，毫无疑问，电池在达到温度...
【技术保护点】
1.一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、构建电池的等效模型，所述等效模型包括极化部分、电池内阻、电池内部电动势和电池输出电压；/nS2、采集电池的负载电流、负载电压，经所述等效模型得到极化电压和等效模型的开路电压，经卡尔曼滤波得到当前电池状态中SOC百分比最大值和最优电压；/nS3、采集电池温度，温度经卡尔曼滤波得到温度估计值；/nS4、所述最优电池SOC、最优电压和温度估计值经模糊控制生成电池安全度。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、构建电池的等效模型，所述等效模型包括极化部分、电池内阻、电池内部电动势和电池输出电压；
S2、采集电池的负载电流、负载电压，经所述等效模型得到极化电压和等效模型的开路电压，经卡尔曼滤波得到当前电池状态中SOC百分比最大值和最优电压；
S3、采集电池温度，温度经卡尔曼滤波得到温度估计值；
S4、所述最优电池SOC、最优电压和温度估计值经模糊控制生成电池安全度。
2.根据权利要求1所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法，其特征在于，所述等效电路模型为：
其中，Up为极化电压，I为负载电流，E为电池电路模型的开路电压，U为终端电压，R0为锂电池内阻，R1和C1分别为锂电池使用过程中的极化电阻和极化电容。
3.根据权利要求2所述一种基于双卡尔曼滤波的锂离子动力电池安全度估算方法，其特征在于，步骤S2所述经卡尔曼滤波得到最优电池SOC和最优电压的方法包括如下步骤：
S21、根据开路电压建立电池SOC关系，进而得到k+1时刻的电池SOC值；
其中，SOC(k0)为初始SOC，η为锂电池受到温度、放电速率影响的修正因数，QN为锂电池的额定容量；
S22、采集的电流I(k)根据下式k+1时刻的电压预测值：
X(k+1)＝A·X(k)+B·I(k)+w(k)；
其中，k为测量的离散时间点，X(k)为k时刻测量状态的最优估值，X(k+1)为k+1时刻测量状态的预测值，I(k)为电池电流，为系统的控制向量，w(k)为系统的过程噪声，A为状态矩阵，B为控制矩阵；
S23、根据下式得到k+1时刻的测量电压值：
Z(k+1)＝U(k+1)＝E[(k+1)]-UP(k+1)-R0[I(k+1)]+vk+1
其中，Z(k+1)为传感器k+1时刻测量得出的测量值，v(k+1)为系统k+1时刻的观测噪声，H为观测矩阵；
S24、根据步骤S23所述k+1时刻的电压值与k+1时刻测量的电压值得到k+1时刻的估计误差，具体为：
P(k+1|k)＝A·P(k|k)·AT+Q；
其中，P(k+1|k)为k+1时刻误差估计协方差阵；Q为过程噪声w(k)的协方差；
S25、根据下式计算k+1时刻的卡尔曼增益Kg(k+1)：
S26、根据X(k+1|k+1)＝X(k+1|k)+Kg(k+1)(Z(k+1)-H·X(k+1|k))更新k+1时刻的电压估计值，进而得到修正的k+1时刻的电池SOC估...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏舒，王文嵩，于德亮，李然，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。