[發(fā)明專利]一種基于DAFEKF的電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810444580.1
• 申請(qǐng)日: 2018-05-10
• 公開（公告）號(hào): CN108646191B
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐俊;趙云飛;王霄;梅雪松
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G01R31/367
• 分類號(hào): G01R31/367;G01R31/388
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 徐文權(quán)

1.一種基于DAFEKF的電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法，其特征在于，DAFEKF表示雙自適應(yīng)衰減擴(kuò)展卡爾曼濾波，該方法包括以下步驟：

第一步，用電流傳感器和電壓傳感器分別測(cè)得在電池負(fù)載作用下電池上的電流和電壓；

第二步，利用測(cè)得的電壓、電流信號(hào)進(jìn)行電池模型參數(shù)辨識(shí)；

第三步，初始化t₀時(shí)刻的x₀、P₀、Q₀、R₀和α₀；其中x₀為電池初始荷電狀態(tài)，P₀為初始系統(tǒng)狀態(tài)量誤差的協(xié)方差，Q₀為初始過(guò)程噪聲的協(xié)方差，R₀為初始觀測(cè)噪聲的協(xié)方差，α₀為初始衰減因子；

第四步，向前推算狀態(tài)變量：其中A為傳遞矩陣，E為單位矩陣，B為輸入矩陣，為電池的荷電狀態(tài)，u_k-1為系統(tǒng)輸入量；

第五步，向前推算誤差協(xié)方差：P_k/k-1＝(A+E)α(k)P_k-1(A+E)^T+Q_k；其中P_k/k-1為系統(tǒng)狀態(tài)量的協(xié)方差，α(k)為時(shí)變衰減因子，Q_k為過(guò)程噪聲的協(xié)方差；

第六步，卡爾曼增益更新：K_k＝P_k/k-1C^T[(CP_k/k-1C^T+R_k)]^-1；其中K_k為卡爾曼增益，R_k為觀測(cè)噪聲的協(xié)方差，C為輸出矩陣，C^T為輸出矩陣C的轉(zhuǎn)置；

第七步，狀態(tài)估計(jì)測(cè)量更新：其中是系統(tǒng)狀態(tài)量誤差；

第八步，誤差協(xié)方差測(cè)量更新：P_k/k＝[I-K_kC]P_k/k-1；

第九步，測(cè)量噪聲和觀測(cè)噪聲更新：

Q_k＝Q_k-1+1/L_Q(Q^*-Q_k-1)

Q^*＝K_ke_ke_k^TK_k^T-P_k+(A+E)P_k-1(A+E)^T；

R_k＝R_k-1+1/L_R(R^*-R_k-1)

R^*＝e_ke_k^T-CP_k-1C^T；

其中L_Q和L_R是過(guò)程和測(cè)量噪聲的調(diào)整窗口的大小；

第十步，衰減因子更新：

M(k)＝CAP_kA^TC^T

N(k)＝E(e_ke_k^T)-CBQ_kB^TC^T-R_k

通過(guò)上式實(shí)現(xiàn)衰減因子的更新；

第十一步，k值加1，并返回第四步，直到系統(tǒng)過(guò)程結(jié)束。