[發(fā)明專利]一種基于RC等效模型的動力電池SOC估計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210501417.7
• 申請日: 2012-11-30
• 公開（公告）號: CN102981125A
• 公開（公告）日: 2013-03-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 侯恩廣;喬昕;李小偉;劉廣敏;李楊;崔立志;賀冬梅;王知學
• 申請（專利權(quán)）人: 山東省科學院自動化研究所
• 主分類號: G01R31/36
• 分類號: G01R31/36;G06F17/50
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 鄧建國

1.一種基于RC等效模型的動力電池SOC估計方法，其特征是，包括如下步驟：

（1）基于RC等效模型的估計方程的確定：

x_k+1＝A_k·x_k+B_k·u_k+ω_k???????????????????????????????（3）

y_k＝C_k·x_k-R₀·u_k+υ_k?????????????????????????????????（4）

其中，x_k是k時刻輸入狀態(tài)變量；x_k+1是k+1時刻輸入狀態(tài)變量；y_k是輸出測量變量；u_k是k時刻的輸入控制變量；A_k是增益矩陣，將時刻k的狀態(tài)線性映射到當前時刻k+1的狀態(tài)；B_k是k時刻的控制變量增益矩陣；C_k是增益矩陣，狀態(tài)變量x_k對測量變量y_k的增益，R₀為電池歐姆內(nèi)阻，ω_k、υ_k為互不相關(guān)的系統(tǒng)噪聲；

（2）擴展Kalman濾波的估算方法：

擴展卡爾曼濾波是通過系統(tǒng)狀態(tài)空間模型將動力電池非線性系統(tǒng)進行線性化，然后再利用標準卡爾曼濾波算法的循環(huán)迭代過程對狀態(tài)變量做算法最優(yōu)估計。

2.如權(quán)利要求1所述的基于RC等效模型的動力電池SOC估計方法，其特征是，所述步驟（2）擴展Kalman濾波的估算方法中，

系統(tǒng)離散狀態(tài)空間模型為：

狀態(tài)方程：x_k+1＝f(x_k,u_k)+ω_k????????????????????（5）

輸出方程：y_k＝g(x_k,u_k)+υ_k??????????????????????（6）

其中，f(x_k,u_k)、g(x_k,u_k)為分別對應(yīng)非線性狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和非線性測量函數(shù)，由式（3）、（4）、（5）、（6）可知，令f(x_k,u_k)＝A_k·x_k+B_k·u_k，g(x_k,u_k)＝C_k·x_k-R₀·u_k，得到擴展卡爾曼濾波離散狀態(tài)空間模型，

將該非線性模型在(x_k,u_k)附近進行一級泰勒展開,并對狀態(tài)變量x求偏導數(shù)得：

Ak=∂f(xk,uk)∂x|x=xk+=100exp(-Δt/τpa),]]>

Ck=∂f(xk,uk)∂x|x=xk-=dUoc(Sk)dS|S=Sk-1;]]>

其中，是采樣時刻點k時刻右側(cè)的狀態(tài)估計值；x_k為采樣時刻點k時刻左側(cè)的狀態(tài)估計；

擴展卡爾曼濾波器預(yù)測方程：

狀態(tài)變量預(yù)測估計：xk-=f(xk-1+,uk-1)---(7)]]>

協(xié)方差誤差預(yù)測估計：Pk-=Ak-1Pk-1+Ak-1T+Σω---(8)]]>

擴展卡爾曼濾波器校正方程：

卡爾曼增益計算：Kk=Pk-CkT(CkPk-CkT+Συ)-1---(9)]]>

狀態(tài)變量最優(yōu)估計：xk+=xk-+Kk[yk-g(xk-,uk)]---(10)]]>

協(xié)方差最優(yōu)估計：Pk+=(E-KkCk)Pk----(11)]]>

其中，∑_ω、∑_υ分別為ω_k、υ_k的方差；是采樣時刻k-1時刻右側(cè)的狀態(tài)估計值；其中，A_k-1是將時刻k-1的狀態(tài)線性映射到當前時刻k的狀態(tài)的增益矩陣，B_k-1是k-1時刻的控制變量增益矩陣，u_k-1是k-1時刻的輸入控制變量；是k時刻協(xié)方差誤差預(yù)測估計；是k-1時刻的協(xié)方差最優(yōu)估計；為A_k-1的轉(zhuǎn)置；C_k^T是C_k的轉(zhuǎn)置；K_k是k時刻卡爾曼增益；是k時刻協(xié)方差最優(yōu)估計；E為單位矩陣。