[發(fā)明專利]一種基于變分貝葉斯CKF的應(yīng)急燈電池SOC估計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610025441.6
• 申請日: 2016-01-15
• 公開（公告）號: CN105699903B
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜明;管冰蕾;湯顯峰;邵岳軍
• 申請（專利權(quán)）人: 寧波飛拓電器有限公司
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/396
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務(wù)所有限公司 33100
• 代理人: 王佳健

本發(fā)明涉及電池技術(shù)領(lǐng)域的一種基于變分貝葉斯CKF的應(yīng)急燈電池SOC估計方法，該方法通過以下步驟實現(xiàn)：首先建立應(yīng)急燈電池的噪聲混合離散狀態(tài)空間模型；然后采用變分貝葉斯CKF對電池的SOC值進行濾波估計。本發(fā)明提出的方法對電池SOC和電流漂移值擴維后的狀態(tài)進行估計，能有效抑制電流漂移噪聲對電池SOC估值的干擾。同時，通過變分貝葉斯方法迭代估計測量噪聲方差，有效解決了噪聲統(tǒng)計特性未知而導(dǎo)致的濾波發(fā)散問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及鋰電池技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種基于變分貝葉斯CKF的應(yīng)急燈電池SOC估計方法。

背景技術(shù)

當火災(zāi)發(fā)生時，消防應(yīng)急燈能有效引導(dǎo)被困人員疏散或展開滅火救援行動，從而降低了火災(zāi)帶來的人身和財產(chǎn)損失。應(yīng)急燈的電池管理是保障應(yīng)急燈安全、長壽命正常使用的重要前提。電池的荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)提供了電池的使用信息及續(xù)航能力，因此對電池SOC的精確估算是電池管理系統(tǒng)最重要的功能之一。

安時積分法是目前最常用的電池SOC估算方法，但該方法是一種開環(huán)的估計方法，如果電流測量值存在誤差，則會使得誤差累計放大；卡爾曼濾波法通過建立電池的狀態(tài)空間模型，對SOC的初始誤差有很強的修正作用，但需要假設(shè)模型噪聲為零均值的高斯白噪聲。在實際的情況中使用的電流傳感器往往存在一定的電流漂移值，因此直接使用卡爾曼濾波方法會產(chǎn)生較大的估計誤差。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有應(yīng)急燈電池SOC估計方法的不足，本發(fā)明首先建立了應(yīng)急燈電池的噪聲混合模型，然后以容積卡爾曼濾波(cubature Kalman filter，CKF)為基礎(chǔ)，結(jié)合變分貝葉斯方法提供一種基于變分貝葉斯CKF的應(yīng)急燈電池SOC估計方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于變分貝葉斯CKF的應(yīng)急燈電池SOC估計方法，包括以下步驟：

1、建立應(yīng)急燈電池系統(tǒng)離散狀態(tài)空間模型；

2、采用變分貝葉斯CKF對電池SOC進行估算。

所述的步驟1中的應(yīng)急燈電池系統(tǒng)離散狀態(tài)空間模型為：

x(k+1)＝F·x(k)+Γ·i(k)+w(k)

z(k)＝h[x(k)]+Φ·i(k)+v(k)

其中，

上式中，k為離散采樣時刻，Δt為采樣周期，上標“T”表示矩陣轉(zhuǎn)置運算，S_c(k)為k時刻電池的荷電狀態(tài)，θ(k)是電流漂移值，i(k)為k時刻的瞬時電流；η_c為庫侖系數(shù)，C_n表示電池的標稱容量，V_out(k)為k時刻電池的負載電壓，V_o為電池充滿電后的空載電壓；p₀、p₁、p₂、p₃均為模型的待辨識參數(shù)；R₀是電池的內(nèi)阻；w(k)為過程噪聲向量，其中w₁(k)為系統(tǒng)噪聲，w_θ(k)為不可測的噪聲干擾；v(k)為電池端電壓測量噪聲。w(k)和v(k)均是均值為零方差分別為Q(k)和R(k)的高斯白噪聲。

所述的步驟2中的基于變分貝葉斯CKF的電池SOC估計方法包括濾波器初始化、時間更新過程、測量更新過程、算法結(jié)束四部分組成。

3.1 濾波器初始化包括初始化系統(tǒng)狀態(tài)誤差協(xié)方差陣P(0|0)＝P(0)以及變分貝葉斯方法初始參數(shù)ρ、α(0)和β(0)。

3.2 時間更新過程，估算狀態(tài)的預(yù)測估計值及其誤差協(xié)方差陣P(k|k-1)；

3.3 測量更新過程，具體包括：