基于AUKF的锂离子电池健康状态估计

发布时间：2019-05-27 00:51

【摘要】：针对锂离子动力电池健康状态(SOH)估计问题,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),通过协方差自适应匹配方法抑制噪声干扰,实现SOH的准确估计。建立了锂离子动力电池的状态空间模型,采用AUKF实时估计电池内阻,利用电池欧姆内阻和SOH之间的内在关系,进而得到电池的SOH。实验结果表明,利用所提方法估计SOH准确、可靠,为电池管理系统中状态估计提供了一种有效的方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of (SOH) estimation of health state of lithium-ion power battery, an adaptive unscented Kalman filter algorithm (AUKF), is proposed to suppress noise interference by covariance adaptive matching method to realize the accurate estimation of SOH. The state space model of lithium ion power battery is established. AUKF is used to estimate the internal resistance of the battery in real time. The internal relationship between the ohmic internal resistance of the battery and SOH is used to obtain the SOH. of the battery. The experimental results show that the proposed method is accurate and reliable, and provides an effective method for state estimation in battery management system.
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61633015,61273097,61527809)~~
【分类号】：TM912

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