基于Gassing模型的锂电池SOC估计与参数辨识

摘要：

具有非线性、时变性的Gassing锂电池模型具有以下两大特点[1]:模型考虑了析气现象,使其适用范围拓广到SOC＞85％的临界情况;模型考虑了温度的动态变化对系统状态变量的影响.针对该模型,基于相关的试验数据,采用双Kalman滤波算法(DKF),同时实现了对模型参数的辨识和对SOC的在线估计.台架试验和实车验证表明,该算法在非临界情况和临界情况下均可以较准确地在线估计SOC(估计误差在4％以内),并且对SOC的初值误差具有较好的鲁棒性.

关键词：锂电池Gassing模型、参数辨识、SOC估计、双Kalman滤波

所属期刊栏目：35

分类号：TM911

资助基金：上海市重点学科项目资助B303;同济大学中德学院AVL新型车辆动力系统基金

在线出版日期：2012-03-30（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：1507-1510