[發明專利]用于大型無人機鋰離子電池組SOC估計的無跡粒子濾波方法在審
| 申請號： | 202110084556.3 | 申請日： | 2021-01-21 |
| 公開（公告）號： | CN112800707A | 公開（公告）日： | 2021-05-14 |
| 發明（設計）人： | 謝滟馨;王順利;范永存;王娜;陳蕾;包魯明;蔣聰;于春梅;曹文;牟其羽 | 申請（專利權）人： | 西南科技大學;中國（綿陽）科技城工業技術研究院 |
| 主分類號： | G06F30/367 | 分類號： | G06F30/367;G06F17/13;G06F17/17;G06F17/18 |
| 代理公司： | 成都環泰專利代理事務所(特殊普通合伙) 51242 | 代理人： | 李斌;李輝 |
| 地址： | 621000 四川*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用于 大型 無人機 鋰離子 電池組 soc 估計 粒子 濾波 方法 | ||
1.一種用于大型無人機鋰離子電池組SOC估計的無跡粒子濾波方法，其特征在于，包括以下步驟：
S01、根據鋰離子電池組SOC的影響因素與內部因參數耦合而具有的非線性工作特性之間的關系構建電池模型；
S02、采集電池組的各項數據并進行整合；
S03、整合后的數據利用無跡卡爾曼濾波算法得到的均值和方差來更新粒子濾波算法采樣中的粒子集；
S04、根據步驟S03的計算預測鋰離子電池組工作特性。
2.根據權利要求1所述的用于大型無人機鋰離子電池組SOC估計的無跡粒子濾波方法，其特征在于，所述步驟S03中的粒子濾波算法包括以下步驟：
S31、初始化：用先驗概率p(x0)產生N個SOC初始粒子粒子權值
S32、更新粒子權重，其更新公式為：
S33、根據公式計算最小均方估計；
S34、重采樣，其中有效粒子數當Neff≤Ns，得到若干粒子集
S35、采用狀態方程預測未知參數
S36、判斷程序結束條件，若未結束，時刻k＝k+1，跳轉至步驟S31。
3.根據權利要求2所述的用于大型無人機鋰離子電池組SOC估計的無跡粒子濾波方法，其特征在于，所述步驟S03中的無跡粒子濾波算法包括以下步驟：
S37、從先驗分布p(X0)抽取粒子作為新的粒子集合的初始狀態，該粒子從系統重要密度函數中獲取；
S38、采樣產生Sigma點集并對Sigma點集進一步預測，得到的觀測值，更新系統狀態；
S39、根據公式歸一化權值；
S0310、根據公式進行狀態估計；
S0311、進行多項式重采樣，并對重采樣后的粒子數進行統計，并和闕值進行比較，粒子數目如果相對于闕值較小，則進行重新選樣，重新選樣后的粒子形成新的粒子集合。
4.根據權利要求4所述的用于大型無人機鋰離子電池組SOC估計的無跡粒子濾波方法，其特征在于，針對步驟S0311中粒子重新采樣導致的粒子集枯竭現象，重采樣設計中加入參數α，對粒子集可能出現的枯竭現象進行抑制，該參數需要滿足下式：
5.根據權利要求3所述的用于大型無人機鋰離子電池組SOC估計的無跡粒子濾波方法，其特征在于，步驟S038中重要性采樣階段產生Sigma點集的公式如下：
n是狀態變量X的維度數。λ參數表示縮放比例。對Sigma點集進一步預測具體公式如下：
Wic表示第i個采樣點在計算協方差時的權重。Zk表示最新觀測信息。通過得到的觀測值，更新系統狀態的公式如下：
其中，K為卡爾曼增益。于是得到樣本均值和協方差
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