一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法技术

本发明专利技术公开了一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法，包括以下步骤：建立锂离子电池的二阶RC等效电路模型；获取电池模型状态空间方程；使用融合滑模观测器的H

【技术实现步骤摘要】
一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法


[0001]本专利技术属于锂离子电池
，应用于锂离子电池管理系统，具体涉及一种采用新型OCV
‑
SOC曲线拟合方法的磷酸铁锂电池建模方法。

技术介绍

[0002]锂离子电池的荷电状态(State ofcharge,SOC)是判断电池状态的重要依据之一。SOC的精确估算可以为电池管理系统均衡策略的整定提供有效帮助，有利于电池组整体使用寿命和安全性的提高。但锂离子电池内部的电化学反应复杂多变，其SOC无法直接测量获取，仅能基于电压、电流等相关物理量通过一定方法估算获得。
[0003]扩展卡尔曼滤波因其较高的精度和较低的复杂度，在电池SOC估算中得到认可。但电池工作初始状态是不固定的，当电池初始SOC与算法自定初始状态相差较大时，算法收敛速度并不理想，通过调节参数人为加快收敛速度时又会导致算法抖振，并且扩展卡尔曼滤波算法在应用过程中假定过程噪声与观测噪声为高斯白噪声的理想状态，但实际工况中噪声情况复杂多变，对算法精度造成一定的影响，而H∞滤波器不做任何关于噪声的假设，对于非高斯噪声具有较高的鲁棒性，滑模观测器具有一定的抗模型参数扰动能力，在模型参数出现偏差时，仍能较为准确的估算电池的SOC。

技术实现思路

[0004]针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法，该方法通过融合滑模观测器对H∞算法中进行改进，提升H∞观测器在估算锂离子电池SOC过程中的鲁棒性。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：本专利技术提供了一种锂离子电池荷电状态估算鲁棒性的融合方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1、建立锂离子电池的二阶RC等效电路模型：采集开路电压数据与荷电状态数据，基于所述等效电路模型，获取不同状态下的电池模型参数；
[0007]步骤2、获取电池模型状态空间方程：基于基尔霍夫定律，通过所述等效电路模型和所述电池模型参数，得到模型状态空间方程；
[0008]步骤3、融合估算：使用融合滑模观测器的H∞观测器估算电池荷电状态等状态变量；
[0009]步骤4、求取增益：基于所述融合估算结果，使用AdaDelta梯度下降算法，沿梯度下降方向微调滑模观测器矩阵增益L，并将该增益用于下一周期的融合估算中；
[0010]优选地，所述步骤3中采用滑模观测器参与H∞滤波器的后验估算，修正最优状态变量估计值更新。
[0011]优选地，所述经修正后的状态变量估计值更新方程为：
[0012][0013]其中，H
k
为k时刻H∞算法增益，L
k
为经梯度下降算法微调后的滑模观测器增益。
[0014]优选地，所述步骤4中梯度下降算法微调L计算公式为：
[0015]s
k
＝ρs
k
‑1+(1
‑
ρ)*g
k
[0016][0017]L
k
＝L
k
‑1‑
m
k
[0018]Δx
k
＝ρΔx
k
‑1+(1
‑
ρ)*m
k
*m
k
[0019]其中，g
k
为k时刻误差关于L的偏导值；ρ为超参数，取值范围一般为0.9～0.99；ε为一较小参数。
[0020]本专利技术公开了以下技术效果：
[0021]与现有技术相比，本专利技术提供了一种锂离子电池荷电状态估计的融合方法，该方法通过在H∞算法中融合滑模观测器控制，并通过梯度下降算法微调滑模观测器增益，提升了算法在存在SOC初值误差时的收敛速度，增强了算法抑制复杂噪声的能力。
附图说明
[0022]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术公开的一种锂离子电池荷电状态估计的融合方法的流程框图示意。
[0024]图2为锂离子电池二阶RC等效电路模型。
[0025]图3为25℃美国联邦城市驾驶工况电流。
[0026]图4
‑
1、4
‑
2分别为25℃美国联邦城市驾驶工况下初始SOC准确，电压信号未加入噪声两种算法(H∞算法、滑模观测器算法SMO和本专利技术提出的联合滑模观测器的H∞算法)的SOC估算结果及估算误差示意图。
[0027]图5
‑
1、5
‑
2分别为25℃美国联邦城市驾驶工况下初始SOC不准确，电压信号未加入噪声两种算法(H∞算法、滑模观测器算法SMO和本专利技术提出的联合滑模观测器的H∞算法)的SOC估算结果及估算误差示意图。
[0028]图6
‑
1、6
‑
2分别为25℃美国联邦城市驾驶工况下初始SOC不准确，电压信号加入非高斯分布噪声两种算法(H∞算法、滑模观测器算法SMO和本专利技术提出的联合滑模观测器的H∞算法)的SOC估算结果及估算误差示意图。
具体实施方式
[0029]下面将结合附图和具体实施例对本专利技术作更进一步的说明。但应当理解的是，本专利技术可以以各种形式实施，以下在附图中出示并且在下文中描述的一些示例性和非限制性实施例，并不意图将本专利技术限制于所说明的具体实施例。
[0030]参见图1，图1为本专利技术实施例的一种锂离子电池荷电状态估计的融合方法，包括如下步骤：
[0031]步骤1、建立锂离子电池的二阶RC等效电路模型：采集开路电压数据与荷电状态数
据，基于所述等效电路模型，获取不同状态下的电池模型参数。
[0032]步骤1中锂离子电池的二阶RC等效电路模型如图2所示，由一个受控电压源、两个RC环节和一个欧姆内阻R0串联组成，受控电压源表示电池开路电压，RC环节(R1、C1、R2、C2)为极化内阻与极化内容，用于模拟电池电化学极化与浓差极化，电池欧姆内阻用于模拟电池欧姆极化过程。
[0033]步骤1具体按照以下步骤实施：
[0034]步骤1.1、静置法通过对满电状态电池以一恒定倍率间断性进行放电并充分静置(以10％SOC为间隔)，获取电池的开路电压U
oc
与SOC数据；
[0035]步骤1.2、采用最小二乘法拟合开路电压U
oc
与SOC间的关系，使用9阶多项式U
oc
＝a1*SOC9+a2*SOC8+a3*SOC7+a4*SOC6+a5*SOC5+a6*SOC4+a7*SOC3+a8*SOC2+a9*SOC+a
10
进行拟合，获得开路电压U
oc
与SOC间的函数关系；
[0036]步骤1.3、根据电池脉冲放电瞬间的突变电压本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：步骤1、建立锂离子电池的二阶RC等效电路模型：在参数辨识工况下采集开路电压与电流数据，基于所述等效电路模型，辨识不同荷电状态下的电池模型参数；步骤2、获取电池模型状态空间方程：基于基尔霍夫定律，对所述等效电路模型的s域模型进行离散化，获得电池模型的状态空间方程；步骤3、融合估算：使用融合滑模观测器的H∞观测器估算电池荷电状态等状态变量；步骤4、求取增益：基于所述融合估算结果，使用AdaDelta梯度下降算法，沿梯度下降方向微调滑模观测器矩阵增益L，并将该增益用于下一周期的融合估算中。2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法，其特征在于，所述步骤3中使用融合滑模观测器的H∞观测器估算电池荷电状态。3.根据权利要求2所述的一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法，其特征在于，所述步骤3中采用滑模观测器参与H∞观测器的后验估算，修正最优状态变量估计值更新。4.根据权利要求3所述的一种锂离子电池荷电状态估算的融合方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：周娟，杨晓全，林加顺，吴乃豪，王梅鑫，杨子朝，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：