【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应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
本专利技术涉及电池安全度估算领域，特别是涉及一种基于自适应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
随着全球市场电动汽车商品化步伐的日益加快，对高功率和高能量动力电池需求迅速增加，而电池的安全性也越来越受到人们的关注。尤其是近几年，锂电池自燃、爆炸等事故的新闻时有发生，锂电池的安全性愈发受到重视。目前，我国锂电池在技术研发层面尚处于初始阶段，在安全性方面依旧存在诸多问题。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...
【技术保护点】
1.一种基于自适应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锂电池内部电动势，经自适应卡尔曼滤波得到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】
1.一种基于自适应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锂电池内部电动势，经自适应卡尔曼滤波得到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所述一种基于自适应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，IL为负载电流，Uocv为电池电路模型的开路电压，UL为终端电压。
3.根据权利要求2所述一种基于自适应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、根据锂电池内部电动势建立电池SOC关系，进而得到k+1时刻的电池SOC值；
Uocv(k)＝aSOC(k)+b；
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、构建卡尔曼滤波系统方程，将锂离子电池的电流作为控制信号输入卡尔曼滤波的系统状态方程中，得到k时刻的工作电压估计值，所述状态方程为：
其中，D为过程噪声矩阵，q为过程噪声均值；
S23、通过下式得到k时刻系统电压的测量值；
Z(k)＝H·X(k)+G·U(k)+b+v(k)；
S24、根据所述k时刻系统电压的测量值进行状态估计协方差Pk预估；
Pk＝AkPk-1ATk+DQk-1DT；
其中，Q为过程噪声的方差；
S25、计算卡尔曼增益Kg(k)，输出k+1时刻的电池SOC估计值，并对误差协方差进行更新，具体为：
Kgk＝PkHTk(HkPkHTk+Rk-1)-1；
其中，R为测量噪声的方差，r为测量噪声的均值；
S26、步骤S25所述修正的SOC估计值作为步骤S21中所述的电池SOC初始值，重复进行步骤S21-S25，得到最优温度估计值；
S27、将单次充电最大SOC值与电池额定容量比较，得出当前电池状态的SOC老化程度，用百分比表示，即为SOC百分比最大值。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：于德亮，王文嵩，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
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