【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池管理系统，具体涉及了一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法。
技术介绍
1、电池已广泛应用于交通运输、工业、医疗、电力储能等众多领域。电池容量是衡量电池性能的一项重要指标，它表示电池存储电荷的能力。各类电池在使用过程中均会出现不同程度的容量衰减。电池容量衰减不仅与存储条件、充放电条件、维护状况等外部因素有关，同时受到正负极材料、电解质质量等内部因素的影响。这导致使用过程中的电池容量衰减会呈现出非线性，扩展卡尔曼滤波器利用一阶泰勒展开将非线性系统转化为近似的线性系统，但由于扩展卡尔曼滤波器是一种基于递归估计的算法，初始值为后续的迭代计算提供了起始点，如果初始值偏差较大，在后续的迭代过程中，估计值也会受到较大影响。
2、目前，电池容量可以通过外部设备测量，也可以通过充放电曲线特征进行估计，还可以通过小电流满放进行计算。其中，使用外部设备测量电池容量的方式并不普遍适用于已经安装使用的电池；电池充放曲线特征需要通过大量长期实验方可提取，有些类型的电池可能不具备良好的一致性而无法通过充放电曲线特征精确估计电池容...
【技术保护点】
1.一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，所述系统状态变量为电池容量，所述系统观测变量为充放电过程中电池的电量变化值和对应SOC变化量。
3.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，所述系统状态方程如下所示：
4.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，所述建立电池容量估计的递推模型包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波的...
【技术特征摘要】
1.一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，所述系统状态变量为电池容量，所述系统观测变量为充放电过程中电池的电量变化值和对应soc变化量。
3.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法，其特征在于，所述系统状态方程如下...
【专利技术属性】
技术研发人员：陶凤英，程琳，徐冠林，朱紫薇，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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