车载动力电池放电过程健康状态在线估计

摘要：

针对电动汽车无规则随机充放电特点及在线检测需求,考虑到由于电池一致性问题导致难以保证离线实验数据分析法估计精度的问题,提出一种以离线获取的电池健康状态(SOH)外在指征函数为基础的基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)思想的在线闭环校正SOH估算架构.该方法优点在于:能够在随机放电过程中快速估算出高精度的SOH值,算法复杂度相对降低,易于实际工程实现且具有较好的鲁棒性.通过验证可以证明,提出的车载动力电池放电过程SOH估算方法具有较好的实用性及较高的估算精度.

关键词：健康状态、无迹卡尔曼滤波、自回归模型、电动汽车、锂离子电池

所属期刊栏目：43

分类号：TP20(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;天津市技术创新引导专项基金

在线出版日期：2022-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1544-1551