一种基于双集员滤波的动力电池性能检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双集员滤波的动力电池性能检测方法，属于动力电池生产领域。通过使用嵌套的双集员算法，获得动力电池的SOC和SOH联合模型后，根据SOC和SOH状态方程间的耦合关系，通过全对称多胞体算法进行交替运算，将SOH的k时刻更新步结果作为已知量，带入k+1时刻的SOC预测步计算中；将k+1时刻的SOC预测步的结果作为已知量，带入k+1时刻SOH更新步的计算中，以此实现交替运算。不同于两个独立的滤波算法，本申请方法在联合建模的基础上进一步加强了SOC和SOH的耦合关系，同时，将滤波后的结果带入算法交替运算，减少了噪声带来的影响，使得算法结果更为精确且鲁棒性更高。使得算法结果更为精确且鲁棒性更高。使得算法结果更为精确且鲁棒性更高。

A power battery performance detection method based on double set membership filter

【技术实现步骤摘要】
一种基于双集员滤波的动力电池性能检测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于双集员滤波的动力电池性能检测方法，属于动力电池生产领域。

技术介绍

[0002]动力电池是新能源汽车动力系统的关键组成部分，是影响新能源汽车发展的一个重要因素，对新能源汽车的性能、成本等具有重要的影响。随着新能源汽车的高性能化与经济化，对动力电池的要求越来越高，相对于传统内燃机汽车，新能源汽车为了充分发挥其低油耗、少污染等优势，其动力电池必须满足大容量、高比能量和比功率、长寿命等要求。
[0003]此外，动力电池因具有高比能量、高比功率、长寿命、低成本等特点，安全性和能量密度是动力电池目前面临最重要的问题。为了准确合理地利用动力电池，需要对动力电池的性能进行准确的检测，而动力电池最主要的性能指标是荷电状态SOC和健康状态SOH；其中，荷电状态SOC表示电池剩余电量，健康状态SOH表示电池老化程度。
[0004]当前已有的动力电池性能检测方法大多只针对其中一项，然而动力电池的SOC和SOH是会相互影响的，比如，电池老化程度直接影响电池的存储能力和快速充放电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双集员滤波的动力电池性能检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据SOC和SOH的耦合关系，建立SOC和SOH联合估计模型且建立时利用电池容量表征SOH；基于SOC和SOH联合估计模型，通过全对称多胞体算法进行交替运算，将SOH的k时刻更新步结果作为已知量，带入k+1时刻的SOC预测步计算中；将k+1时刻的SOC预测步的结果作为已知量，带入k+1时刻SOH更新步的计算中，以此嵌套式双集员滤波方式实现交替运算完成对动力电池性能的检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：根据动力电池的电化学机理，获取动力电池等效电路模型；步骤二：获取动力电池的SOC线性表达，同时利用电池容量表征SOH；步骤三：根据SOC和SOH的耦合关系，建立SOC和SOH联合估计模型；步骤四：构建k时刻联合估计模型的全对称多胞体集合Z
c,k
和Z
h,k
，基于SOC和SOH的耦合关系，构建k+1时刻状态变量预测集对应的全对称多胞体集合和步骤五：根据多胞体约束条件，构建k+1时刻的带状空间S
c,k+1
和S
h,k+1
，将带状空间S
c,k+1
和S
h,k+1
分别与步骤四构建的k+1时刻状态变量预测集对应的全对称多胞体集合和求交集得到k+1时刻包含状态变量x
c,k+1
和x
h,k+1
的全对称多胞体集合和步骤六：根据步骤五得到的全对称多胞体集合和分别计算出SOC和SOH的上下界，对应观察SOC和SOH的具体数值，完成对动力电池性能的检测。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤一包括：根据动力电池放电过程的电化学机理，建立如下方程所示的动力电池等效电路模型：其中，R0是动力电池的欧姆电阻，R1和C1分别为动力电池的电化学极化内阻和电容，R1和C1二者并联后两端的电压是U1；R2和C2分别为动力电池的浓差极化电阻和电容，R2和C2二者并联后两端的电压是U2；I为放电电流，U
oc
为电池内部电源，U为电池两端电压，即输出电压。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤二包括：根据动力电池的电流积分法，建立动力电池的SOC模型：其中，SOC与SOC0分别表示电池当前时刻和初始时刻的荷电状态；Q表示当前时刻电池电量；η表示电池的库伦效率；I表示放电电流；t和t0分别表示当前时刻和初始时刻；利用电池容量表征SOH：根据动力电池电量Q和SOH之间的关系，建立动力电池的SOH模型：
其中，SOH表示当前时刻电池的健康状态；Q和Q
N
分别表示电池当前电量和初始电量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤三包括：以电池的放电电流I为输入，k时刻电池电压U
1,k
、U
2,k
和SOC
k
为状态变量，k时刻电池两端电压Uk为输出，经离散化处理，建立电池的SOC线性模型为：U
k
＝U
oc
(SOC
k
)
‑
U
1,k
‑
U
2,k
‑
IR0+v
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中，[U
1,k U
2,k SOC
k
]
T
为状态变量，放电电流I是定值，表示输入量；ΔT表示采样时间，τ1＝R1C1表示R1和C1二者并联后的时间常数，τ2＝R2C2表示R2和C2二者并联后的时间常数；U
oc
(SOC
k+1
)＝0.5158SOC
k
+3.624表示电池内部电源U
oc
和SOC之间的线性关系，w
k
∈R
w
表示SOC线性模型中未知但有界的扰动噪声，即v
k
∈R
v
表示SOC线性模型中未知但有界的测量噪声，即以电池的k时刻的SOH
k
为状态变量，经离散化处理，建立电池的SOH线性模型为：其中，SOH
k
是状态变量，γ
k
∈R
γ
表示SOH线性模型中未知但有界的扰动噪声，即ε
k
∈R
ε
表示SOH线性模型中未知但有界的测量噪声，即d
k
表示电池组中单体电压与平均单体电压之间的差值；公式(4)
‑
(6)即为所建立的SOC和SOH联合估计模型。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤四包括：4.1变换动力电池的SOC和SOH联合估计模型的表达式；4.1.1以x
c,k
表示k时刻的状态变量，y
c,k
表示k时刻的电池输出电压，将公式(4)和(5)表示的电池的SOC线性模型表示为：
其中，x
c,k
表示k时刻的状态变量[U
1,k U
2,k SOC
k
]
T
；u
c,k
表示k时刻的放电电流I，为定值；y
c,k
表示k时刻的电池输出电压；4.1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子赟，陈宇乾，王艳，纪志成，霍雷霆，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：