[发明专利]一种动力电池系统在线参数辨识与回溯方法

说明书

本发明提供了一种动力电池系统在线参数辨识与回溯方法，通过对此前若干时刻的参数辨识结果设置动态的边界约束，来实现对当前时刻的参数辨识结果进行约束，可以有效遏制递推最小二乘法在参数在线辨识过程中出现参数的异常抖动现象；同时，根据端电压预测误差判断参数辨识结果是否出现异常，通过对参数进行回溯可以减小端电压预测误差。因此，本发明相对于现有技术能够显著提高参数辨识算法的稳定性。基于本发明得到的模型参数，可进一步应用于动力电池包括SOC和SOP在内的状态估计。

技术领域

本发明涉及动力电池系统管理技术领域，尤其是动力电池的参数辨识技术。

背景技术

状态估计作为动力电池管理系统的核心功能之一，其精确性及稳定性通常需要以荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)、功率状态(SOP)等参数的精确辨识为基础。现有的对上述参数进行在线辨识的方法中，通常是利用电流、端电压等测量信息实时得到当前状态下的参数值，适用于复杂多变的实车系统。然而，目前常用的基于递推最小二乘的辨识方法缺乏对参数的合理约束，辨识结果稳定性较差，在复杂工况下参数辨识结果可能出现异常抖动，甚至出现发散的现象，使得辨识得到的参数失去其物理意义，不便于利用在后续的状态估计中。因此，本领域需要一种稳定性强的、能对参数的异常抖动进行有效抑制的参数辨识方法。

发明内容

针对本领域中存在的上述技术问题，本发明提供了一种能有效抑制抖动的动力电池系统在线参数辨识与回溯方法，具体包括以下步骤：

步骤1、建立动力电池的状态空间模型；

步骤2、实时在线获取并存储动力电池运行过程中的端电压和电流信息；

步骤3、基于递推最小二乘法对所述状态空间模型进行在线初步参数辨识；

步骤4、基于此前若干时刻的参数辨识结果，动态设定参数的上、下边界约束，对当前时刻的初步参数辨识结果进行约束；

步骤5、利用步骤4得到的参数辨识结果进行端电压预测，得到端电压预测误差；

步骤6、判断所述端电压预测误差是否超过设定范围，若未超过设定范围，则跳转至步骤8，否则转入步骤7；

步骤7、在回溯步数s达到设定的最大步数前，将s步之前的参数值作为当前时刻的参数辨识结果，并返回至所述步骤5。若s已达到最大步数则停止回溯，选取回溯过程中端电压预测误差最小的一组参数值作为当前时刻的参数辨识结果；

步骤8、输出当前时刻的参数辨识结果，并执行下一时刻的在线参数辨识。

进一步地，所述步骤1中基于动力电池一阶RC等效电路模型建立的所述状态空间模型，所述模型参数具有以下关系：

并且，

其中，k表示时刻，U_t和i分别表示端电压和电流，φ表示测量的数据矩阵，θ表示需要辨识的未知参数矢量，Δt表示系统的采样周期，U_OC表示开路电压OCV，R_o表示欧姆内阻，R_p表示极化内阻，τ表示时间常数。

进一步地，所述步骤3中的基于递推最小二乘法对所述状态空间模型进行在线初步参数辨识具体包括：

步骤3.1、计算增益矩阵其中P_k-1表示上一时刻的误差协方差矩阵；

步骤3.2、计算误差协方差矩阵P_k＝(I-K_kφ_k)P_k-1/μ，其中I表示单位矩阵，μ表示遗忘因子；