基于無跡卡爾曼濾波的鋰電池電荷狀態(tài)估計算法的設(shè)計.pdf

1、電能是當今社會最主要的能源。隨著科技的進步，電能存儲技術(shù)不斷完善，在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和消費電子領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。磷酸鐵鋰電池是一種新興的鋰電池技術(shù)，具有壽命長和可靠性高的優(yōu)點。當今商品化的磷酸鐵鋰電池通常以密封單體電池的形式存在，電池本身并不具有防止過充和過放的能力。為了保證由鋰電池構(gòu)成的電能存儲設(shè)備的正常運行，需要對鋰電池進行管理。而對鋰電池電荷狀態(tài)的準確估計，是對鋰電池進行管理的基礎(chǔ)。
　　在論文中，使用無跡卡爾曼濾波算法，解決了磷酸鐵

2、鋰電池電荷狀態(tài)估計的問題。設(shè)計出了精確的，抗干擾能力強的，具有一定自適應(yīng)性的鋰電池電荷狀態(tài)的估計算法。論文的內(nèi)容主要包括以下幾個方面。
　?、俜治隽爽F(xiàn)有的鋰電池模型的原理。對鋰電池建立了分數(shù)階的等效電路模型，并通過對鋰電池頻率阻抗譜參數(shù)的擬合，對分數(shù)階等效電路模型的參數(shù)進行了辨識。作為比較，又選取了一種典型的模型——Thevenin等效電路模型，對鋰電池進行了建模。
　?、趯σ陨蟽煞N模型進行了離散化，以鋰電池的電荷狀態(tài)為估計

3、對象，設(shè)計了相應(yīng)的無跡卡爾曼濾波算法，并編寫了在MATLAB環(huán)境下的算法程序。
　?、鄞罱藢︿囯姵剡M行充放電的實驗平臺，設(shè)計了充放電電壓電流測量電路。模擬電動汽車的行駛狀況，對鋰電池進行了大電流充放電實驗，把采集到的實驗數(shù)據(jù)存儲在計算機上。計算出了參考的鋰電池電荷狀態(tài)。
　?、茉贛ATLAB環(huán)境下對無跡卡爾曼濾波算法進行了驗證，以圖表的形式展示了鋰電池電荷狀態(tài)的估計結(jié)果。把算法寫成了通用編程語言的形式，在嵌入式系統(tǒng)上進行了

4、實現(xiàn)，設(shè)計了鋰電池電荷狀態(tài)估計實驗樣機。
　　算法的計算結(jié)果表明，在模型參數(shù)準確的情況下，基于兩種模型而設(shè)計的無跡卡爾曼濾波器都能夠精確的估計鋰電池的電荷狀態(tài)。當無跡卡爾曼濾波器的初始值偏差較大時，電荷狀態(tài)的估計值能夠迅速的收斂于真實值。當鋰電池發(fā)生老化，內(nèi)阻增加而容量縮減時，算法仍舊能收斂。在鋰電池接近充滿電或放完電時，算法的誤差很小，能夠滿足防止鋰電池過充電和過放電的要求。在嵌入式系統(tǒng)上，算法每次執(zhí)行的時間只有幾毫秒，能實時且