基于平方根无迹卡尔曼滤波的锂电池状态估计

• 作者: 全书海 曾春年 汤泽波 谢长君 费亚龙
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 锂电池 荷电状态 平方根无迹卡尔曼滤波 无迹变换 平方根算法
• 年，卷（期）: 2017,（15）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 4514-4520
• 页数: 7页
• 分类号: TM911
• 语种: 中文
• DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.161687

摘要

在充电式混合动力电动汽车(phug-in hybrid electric vehicle,PHEV)和电动汽车(electric vehicle,EV)中,对电池进行精确、可靠的荷电状态估计(state of charge,SOC)非常重要.传统估计方法存在计算量大、估计不精确等缺点,提出一种平方根无迹卡尔曼滤波(square root unscented Kalman filter,SRUKF)算法对SOC进行实时估计及更新.利用无迹变换(unscented transformation,UT)精确估计系统方程的均值和协方差,使估算值达到二阶精度.利用平方根算法保证状态协方差的半正定性,提高数字计算的稳定性.通过实验对比,验证了该算法的有效性.结果表明,该方法可使状态估计值具有较小的误差和快速跟随性,满足了SOC估计的实际需求.