【技术实现步骤摘要】
一种温度时变下的钛酸锂电池状态估计方法
[0001]本专利技术属于新能源汽车领域，具体涉及了一种温度时变下的钛酸锂电池状态估计方法。
技术介绍
[0002]在电动汽车中，应用比较广泛的锂电池主要有锰酸锂、磷酸铁锂和钛酸锂电池，而钛酸锂电池凭借充放电寿命长、循环性能好、高倍率充放电等优势具有较好的应用前景。目前，已有许多不同数学模型来预测钛酸锂电池的行为，但尚未有一种模型可以精确模拟钛酸锂电池在温度时变下的电池状态。
[0003]电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计是电池管理系统的一项重要功能，SOC的估算精度不仅可以提供有关剩余可用容量的信息，还可以指示充放电策略，对电池有重大影响。常见的动力电池SOC估计算法主要分为基于表征参数的估计方法，安时积分法，基于模型的估计算法和基于数据驱动的估计方法。基于表征参数的估计方法包括开路电压法，但开路电压的准确测量要求动力电池长时间的静置，不适合用于在线估计；安时积分法简单易用，应用最为广泛，但对传感器的精度要求很高，并且易受到噪声影响而无法获得精确的稳定...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种温度时变下的钛酸锂电池状态估计方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤1，选择要使用的钛酸锂电池模型及电池荷电状态估计算法，并对荷电状态估计算法参数进行初始化；步骤2，设置阈值判断和校正规则，结合阈值判断校正规则和改进的平方根容积卡尔曼滤波算法，判断和执行估计结果校正，对温度时变下的钛酸锂电池SOC进行在线估计；步骤3，针对步骤1构建的钛酸锂电池模型，按照步骤2的方法输出当前时刻钛酸锂电池的荷电状态估计结果。2.根据权利要求1所述的一种温度时变下的钛酸锂电池状态估计方法，其特征在于，所述步骤1中的钛酸锂电池模型选为三阶RC等效电路模型，荷电状态估计算法采用改进平方根容积卡尔曼滤波算法，荷电状态估计算法参数包括估计状态初始值x，量测初始值z，误差协方差矩阵平方根S、系统噪声协方差矩阵平方根S
Q
、量测噪声协方差矩阵平方根S
R
。3.根据权利要求1所述的一种温度时变下的钛酸锂电池状态估计方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下子步骤：步骤2.1：初始化电池状态向量和状态向量的协方差平方根矩阵S
0|0
；步骤2.2：按照平方根容积卡尔曼滤波算法计算当前时刻的系统量测值，与上一时刻量测估计值做差，计算k+1时刻电池量测预测的新息r
k+1
(i)；步骤2.3：设置两个阈值和其中α是调整因子，用于平衡测量值和预测值对校正区域的影响，取值范围为[0.6，0.9]之间，与测量精度有关；R
k+1
(i,i)为R
k+1
对角线上第i个分量，也是对应维度变量的量测误差；通过阈值判断和校正规则判定是否进行校正，对应地校正状态预测值或滤波增益；步骤2.4：若|r
k+1
(i)|<r1...
【专利技术属性】
技术研发人员：王大志，朱凯，刘震，刘子铭，班宏伟，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：
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