10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.18.023
基于SR?UKF算法的锂电池SOH预测
传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计精度较低,无迹卡尔曼滤波(UKF)算法不能确保滤波过程中状态误差协方差矩阵非负性,因而易出现滤波发散问题.为此,文中通过平方根无迹卡尔曼滤波(SR?UKF)算法预测锂电池健康状态(SOH).首先,利用UT变换对系统进行线性化处理;然后,利用状态误差协方差矩阵的平方根替代状态误差协方差矩阵,保证状态误差协方差矩阵非负性;其次,构建二阶RC等效电路模型,根据最小二乘法辨识模型初始参数;最后,将代表SOH的欧姆内阻作为状态变量,使用SR?UKF实时估计欧姆内阻,并根据欧姆内阻与SOH的关系获取锂电池的SOH.为验证SR?UKF算法在不同放电情况下的适应性,通过恒流放电工况和HPPC放电工况对SR?UKF算法进行仿真.结果表明,相比于传统的EKF算法、UKF算法,SR?UKF算法预测欧姆内阻的效果更好.
锂电池、健康状态、平方根无迹卡尔曼滤波、线性化处理、等效电路模型、欧姆内阻估计
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TN713⁃34;TM911(基本电子电路)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2022-09-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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117-121