采用递推最小二乘法识别参数,在电池SOH 的基础上对标称模型的性能退化进行量化,一个时间尺度的观测器用于实时估算电池SOC,另一个用于离线估算SOH,量化模型精度退化确定SOH 观测器的时间尺度,SOC 与SOH 的估算结果通过大量的测试数据来验证,进而完成了SOC 和SOH 进行联合估计,降低了计算复杂度,提高了估算...
针对电池SOC与SOH估计结果相互影响,单独估计准确度不高的问题,该文提出了一种基于等效电路模型和数据驱动模型融合的SOC和SOH联合估计方法。通过构建考虑老化和SOC的电池二阶RC等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法,在不同SOC和SOH的情况下,对电池的参数进行在线辨识,实现电池参数在线辨识与电池SOC和SOH估计的...
在SOC和SOH联合估计中,功率型锂离子电池的双无迹卡尔曼滤波算法(DUKF)是一种重要的技术手段。该算法通过结合卡尔曼滤波和无迹变换,可以更准确地估计电池的状态。特别地,这种算法不仅可以估计欧姆内阻,而内阻是表征电池SOH的一个重要指标。 三、具体实施 在实际应用中,可以利用MATLAB进行仿真或代码实现。下面提供一种...
摘要基于锂电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的耦合关系,设计了SOC-SOH联合估计系统。首先,构建锂电池等效电路模型和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法,进行锂电池SOC估计;其次,建立锂电池分数阶模型,设计模糊控制器辨识分数阶模型参数,基于分数阶模型参数和电池充电工况确立健康因子,引入麻雀搜索算法(SSA)改进反向传播神...
%% 本程序使用DEKF估计锂电池SOC和SOH clear;clc; close all %% 模型参数 R1=0.0019; R2=0.0035; C1=23340; C2=501270; load('discharge.mat');%放电数据 load('OCV_SOC.mat');%OCV-SOC关系 Ts=0.1;%采样间隔 %% 矩阵 A=[1-1*Ts/R1/C1 0 0;0 1-1*Ts/R2/C2 0;0 0 1];%系统矩阵 ...
1、本发明针对现有技术存在的问题,公开了一种锂离子电池soc和soh联合估计方法。该方法基于电池一阶rc等效电路模型,具有良好的通用性,并且能够在迭代过程中实时补偿模型偏差,具有较强的鲁棒性。 2、本发明采用的技术方案是: 3、一种锂离子电池soc和soh联合估计方法,包括如下步骤: ...
一种soc-soh联合在线实时估计和在线修正方法,包括如下步骤: (s100)在线估计电池的荷电状态soc:利用adc信号采集模块从充放电预估计模块采集已充或已放的荷电总量c,然后在利用adc信号采集模块采集电池组的三元组信号θ={uload,i,t},然后根据锂电池等效电路模型及其对应参数和利用θ重建电池当前的状态h,并根据θ和h...
本发明涉及一种基于强跟踪自适应修正的强鲁棒电动汽车锂离子电池SOC和SOH联合估计方法,其特征在于通过将渐消因子和自适应滤波器引入扩展卡尔曼中,使系统具有跟踪突变和连续修改噪声统计特性的能力,克服了扩展卡尔曼算法估算精度不高的问题;针对扩展卡尔曼算法不具有跟踪突变的能力及噪声统计特性固定而导致的估算不精确问题...
本发明公开了一种软包锂离子电池SOC和SOH联合估计方法,所属技术领域为新能源汽车电池管理领域,包括:设计长循环实验,基于所述长循环实验获取电池运行参数;基于所述长循环实验充电阶段电池运行参数提取机电健康特征因子,构建SOH估计输入数据集,基于所述长循环实验放电阶段电池运行参数构建SOC估计输入数据集;基于支持向量回归方...
1.一种锂离子电池的SOC和SOH联合估计方法,其特征在于,包括: 构建锂离子电池的离线等效电路模型; 根据所述离线等效电路模型构建锂离子电池的滚动时域SOC估计优化模型; 基于所述滚动时域SOC估计优化模型对锂离子电池的SOC和可用容量进行在线联合估计。 2.根据权利要求1所述的锂离子电池的SOC和SOH联合估计方法,其特征在于...