[发明专利]基于温度参数的锂离子电池在线参数辨识和SOH估计方法

说明书

本发明涉及基于温度参数的锂离子电池在线参数辨识和SOH估计方法，包括电池参数在线辨识和SOH估计与温度补偿；输入量为等效电路端电压U₀和端电流I₀，输出量为等效电路开路电压估计值和电池健康状况SOH，两个输出量均经过温度参数的补偿矫正；两个重要计算模块为状态空间观测器和在线参数辨识模块，分别完成等效电路状态估计和参数计算的工作；本发明提出的估计算法，在每一个输入量之后进行温度补偿，共设置三个补偿模块。本发明的有益效果是：结合温度参数T，使状态空间估计方法更具有普遍应用性。引入状态空间观测器，减少估计算法复杂度，增强分析过程稳定性；引入Lyapuov’s直接法过程，保证闭环估计结果的可靠性。

技术领域

本发明涉及一种基于状态空间估计器的锂离子电池健康状况估计方法，更具体的说，它涉及一种基于温度参数的锂离子电池在线参数计算和SOH估计方法。

背景技术

锂离子电池模型的建立和模型参数的精确估计，以及基于模型参数值的电池荷电状态估计(SOC)和健康状况估计(SOH)，对于提高锂电池的工作性能和工作寿命至关重要。锂电池状态估计方法中，基础方法为安时均衡算法，也称为Coulomb计数法，该方法存在误差积累和估计漂移的缺点。其次是基于开路电压(OCV)的状态估计方法，该方法只适用于静置状态的计算，不能用于动态的工作环境。多数文献提出基于状态空间观测器的估计方法，包括滑动窗滤波、Kalman滤波、支持向量机滤波和粒子滤波等，这些方法需要电池参数的先验知识，并且受到电池寿命因素的影响较大。另一种改进方法是基于软件过程的估计算法，包括模糊控制和神经网络算法，该方法计算量很大，缺乏稳定性证明。综上所述，目前存在的锂电池状态估计方法，均没有考虑温度参数对于估计结果的影响。

本发明采用一阶电路等效模型，根据电路原理得出公式(1)-(3)，

U₀＝U_OCV+U_RC+R₀I₀ (2)

其中，U_OCV为电池开路电压，其导数表示为U₀和I₀分别为电池充放电时的端电压和端电流，R₀为等效内阻，RC为极化电阻和极化电容的并联电路，等效极化电压为U_RC。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于温度参数的锂离子电池在线参数辨识和SOH估计方法。本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

步骤1：电池参数在线辨识；

步骤1-1：公式(3)两边均乘以RC参数，得到公式(4)，

由于电池开路电压U_OCV是未知值，利用其估计值作为自适应参数估计器的输入值，公式(4)修改为公式(5)，

其中，和为对应参数的估计值，Φ为已知方程的4维向量，满足Φ∈R⁴，W为参数向量，满足W∈R⁴，并定义计算式如下，

W₁＝RC

W₂＝-R₀RC

W₃＝R+R₀

W₄＝1 (6)

步骤1-2：利用电池模型的端电压估计误差，建立电池端电压估计规则；