[發明專利]基于可變遺忘因子的RLS鋰電池模型參數在線辨識方法

在審

• 申請號: 201910026801.8
• 申請日: 2019-01-11
• 公開（公告）號: CN109726501A
• 公開（公告）日: 2019-05-07
• 發明（設計）人: 徐勁力;徐維;許建寧;顏曉鳳;謝鋒
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

1.一種基于可變遺忘因子的RLS鋰電池模型參數在線辨識方法，其特征在于，所述基于可變遺忘因子的RLS鋰電池模型參數在線辨識方法包括：

步驟一：獲取鋰電池性能參數信息；

步驟二：建立二階鋰電池等效電路模型，并推導出電壓、電流與參數的向量方程；

步驟三：對鋰電池進行放電-靜置實驗，獲得電池在不同溫度下的OCV-SOC特性曲線，擬合出OCV-SOC的關系表達式；

步驟四：采集鋰電池當前時刻的電壓、電流及溫度數據；

步驟五：設定初始值，根據可變遺忘因子的RLS方法辨識向量方程當前時刻參數；

步驟六：更新下一時刻遺忘因子值；

步驟七：采集下一時刻的電壓、電流、溫度數據；重復步驟四至步驟七，對鋰電池模型參數在線辨識。

2.如權利要求1所述基于可變遺忘因子的RLS鋰電池模型參數在線辨識方法，其特征在于，所述步驟二中建立鋰電池模型包括：

根據戴維南定理建立二階鋰電池模型表達式：

由基爾霍夫定律與拉布拉斯變換，得到二階RC等效電路模型頻域下的狀態方程為：

令U_q＝U_t-U_oc，得到：

通過變換得到，

引入線性變換，將上式轉換為：

其中，

將上式轉換為時域方程為：

U_t(k)＝(1-θ₁-θ₂)U_oc(k)+θ₁U_t(k-1)+θ₂U_t(k-2)+θ₃I₀(k)+θ₄I₀(k-1)+θ₅I₀(k-2)

定義：

得到模型參數辨識的向量方程：

3.如權利要求1所述基于可變遺忘因子的RLS鋰電池模型參數在線辨識方法，其特征在于，所述步驟五中當前時刻參數辨識步驟包括：

(1)設定模型參數θ(0)、協方差P(0)、遺忘因子λ(0)的初始值；設定步長L，設定遺忘因子的最大值λ_max，設定的初始值；其中，L是在線辨識步長,分別為過程噪聲和測量噪聲的方差；

(2)根據采集電壓電流值，計算模型電壓估算誤差值：

(3)計算當前時刻的增益：

(4)計算當前時刻協方差值：

(5)計算當前時刻模型參數值：

θ(k)＝θ(k-1)-K(k)e(k)。

4.如權利要求1所述基于可變遺忘因子的RLS鋰電池模型參數在線辨識方法，其特征在于，所述步驟六中遺忘因子值λ(k)計算方法包括：

其中，

ζ是一個很小的常數，避免除數出現0，α＝1-1/(K_αL)和β＝1-1/(K_βL)是權重值，K_α＞K_α≥2。

5.一種實施權利要求1所述基于可變遺忘因子的RLS鋰電池模型參數在線辨識方法的控制系統。