改进无迹粒子滤波的电动汽车锂电池SOC估算

摘要：

针对粒子滤波对电动汽车锂电池荷电状态(SOC)估算误差大的问题,在建立二阶RC等效电路模型并利用脉冲放电实现电池参数辨识的基础上,采用了改进的无迹粒子滤波(IUPF)算法.该算法利用无迹卡尔曼在粒子滤波中生成重要的概率密度函数,然后在重采样阶段通过设置粒子阈值选择最优粒子,并用正则化粒子滤波改善了粒子退化问题.分别在恒流放电状态和动态应力测试(DST)下对该算法进行验证,实验结果表明:锂电池SOC估算最大误差为1.86％,提高了锂电池SOC估算精度,为电动汽车锂电池管理系统准确在线估计提供有效依据.

关键词：锂电池、荷电状态、参数辨识、改进无迹粒子滤波、概率密度函数

所属期刊栏目：41

分类号：TM912.6

资助基金：国家自然科学基金61874087

在线出版日期：2022-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：134-137