[發(fā)明專利]基于比例積分H∞觀測器的鋰離子電池剩余電量估計方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201810629305.7
• 申請日: 2018-06-19
• 公開（公告）號: CN108828449A
• 公開（公告）日: 2018-11-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 祝喬;鄭夢倩;徐蒙恩
• 申請（專利權(quán)）人: 西南交通大學(xué)
• 主分類號: G01R31/36
• 分類號: G01R31/36;G01R31/00
• 代理公司: 成都信博專利代理有限責(zé)任公司 51200
• 代理人: 劉凱

本發(fā)明公開了一種基于比例積分H∞觀測器的鋰離子電池剩余電量估計方法，電流檢測器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器將采集到的電壓電流數(shù)據(jù)通過采集卡，再經(jīng)低通濾波器將數(shù)據(jù)傳輸給剩余電量估計模塊；建立二階RC模型；利用電池包的電流電壓響應(yīng)辨識出模型參數(shù)以及開路電壓關(guān)于剩余電量的非線性函數(shù)；對非線性函數(shù)部分提出了單邊利普希茨條件，以保證非線性函數(shù)在觀測器設(shè)計上起到積極作用；采用基于線性矩陣不等式的H∞設(shè)計判據(jù)的設(shè)計比例積分觀測器。本發(fā)明能夠減小傳統(tǒng)按時積分算法的累積誤差和對初值準(zhǔn)確性的要求，所建立的模型能夠有效地描述動力電池充放電的物理特性，能夠?qū)崟r估計剩余電量，收斂性好，估計精度高適用于電動汽車動力電池的剩余電量估計。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及新能源汽車電池管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于比例積分H∞觀測器的鋰離子電池剩余電量(state of charge，SOC)估計方法。

背景技術(shù)

為了應(yīng)對環(huán)境惡化和能源危機，電動汽車產(chǎn)業(yè)在近些年迅速發(fā)展。動力電池作為電動汽車的主要能源，其性能和工作狀態(tài)對整車起著至關(guān)重要的作用。充電狀態(tài)(SOC)是電池在使用中最重要的參數(shù)之一，它是指電池在一段時間內(nèi)或在長時間內(nèi)擱置后其剩余容量與總?cè)萘康谋戎担ǔＲ园俜謹(jǐn)?shù)的形式表示。一個精確的SOC不僅可以直觀、快速地掌握當(dāng)前電池狀態(tài)，而且還能有效地預(yù)防電池的過充電和過放電。因此，準(zhǔn)確估計電池的SOC是電池管理系統(tǒng)(BMS)的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是電池管理系統(tǒng)研究的重點和難點。然而，SOC不能直接測量獲得，只能通過各種不同的算法來進行估計。因此，SOC估計在電動汽車的理論和應(yīng)用中都具有相當(dāng)重要的意義。

在以往的研究中，廣泛采用了基于模型的剩余電量估計方法，大致可以分為兩大類。一種是基于濾波器的方法，另一種是基于觀測器的方法。最廣泛使用的濾波技術(shù)是各種卡爾曼濾波器(KF)，卡爾曼濾波方法是應(yīng)用卡爾曼濾波原理的一類估計方法的總稱，該方法的核心思想是把電池看作一個動態(tài)系統(tǒng)，并對動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)進行最優(yōu)極小估計。具體方法包括擴展卡爾曼濾波器(EKF)，無跡卡爾曼濾波(UKF)、自適應(yīng)卡爾曼濾波(AKF)、雙擴展卡爾曼濾波器(DEKF)等等，不同的卡爾曼濾波方法是根據(jù)電池的模型選擇。此外，基于觀測器的方法的思想是類似于卡爾曼濾波方法的，建立電池的狀態(tài)空間模型，以SOC作為電池系統(tǒng)的狀態(tài)量，然后利用控制理論知識設(shè)計一個收斂狀態(tài)觀測器來估計SOC。具體方法包括Luenberger觀測器、H∞觀測器、非線性觀測器和滑模觀測器。觀測器在實際控制系統(tǒng)中的誤差是不可避免的，因為狀態(tài)不易觀測，有時結(jié)果有嚴(yán)重的噪聲干擾。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種本發(fā)明的目的在在比例積分觀測器的基礎(chǔ)上提供一種有效的抑制模型的非高斯干擾，并且對電池非線性系統(tǒng)具有良好的適用性的動力電池剩余電量估計方法。技術(shù)方案如下：

一種基于比例積分H∞觀測器的鋰離子電池剩余電量估計方法，包括一下步驟：

S1：建立二階RC模型的狀態(tài)空間方程；

S11：建立被控對象的等效電路模型：將電阻R₀、R₁、R₂依次串聯(lián)在電池包U_OC的輸出端，并將電容C₁與電阻R₁并聯(lián)，電容C₂與電阻R₂并聯(lián)；

S12：根據(jù)上述等效模型建立系統(tǒng)的微分方程組；

狀態(tài)方程：

輸出方程：

U_T＝U_OC(SOC)-R₀I_T-U₁-U₂ (2)