电池SOC的自适应平方根无极卡尔曼滤波估计算法

摘要：

针对利用平方根无极卡尔曼算法估算电池SOC时，因噪声协方差为常量带来的误差，在平方根无极卡尔曼滤波( SR-UKF)算法的基础，改进了算法，把每次测量的输出值残差的协方差作为噪声的协方差，得到自适应平方根无极卡尔曼滤波算法，使得噪声协方差随时间的更新而更新，解决了噪声协方差为常量带来的误差。实验表明，利用自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对在常温下电池放电过程的SOC估计，精确度在总体上得到了提高，在电池工作区间0．2≤YSOC≤0．9内估计误差在1．5%以内。自适应平方根无极卡尔曼滤波算法对电池常温放电过程的SOC估计能满足电动汽车电池SOC估计的实际要求。

关键词：电池、荷电状态估计、SR-UKF、ISR-UKF、最小二乘法

分类号：TN0(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金61273159,61105080;湖南省自然科学基金委员会与株洲市政府自然科学联合基金资助13JJ9038

在线出版日期：2014-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：111-116