[发明专利]一种锂离子电池的SOC和SOH自适应协同估计方法

权利要求书

1.一种锂离子电池的SOC和SOH自适应协同估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、通过混合功率脉冲特性实验测取锂离子电池的端电压和负载电流数据；

步骤2、离线辨识建立锂离子电池的分数阶等效电路模型并建立状态空间；

步骤3、根据步骤2所建立模型的状态空间，构建一种针对锂离子电池状态估计的双自适应平方根容积卡尔曼滤波器；

步骤4、通过随机游走充放电实验模拟实际工况，利用步骤3所构建滤波器对锂离子电池的SOC和SOH进行在线协同估计。

2.根据权利要求1所述的一种锂离子电池的SOC和SOH自适应协同估计方法，其特征在于，所述步骤2中离线建立锂离子电池的分数阶等效电路模型具体包括以下步骤：

步骤2.1、根据基尔霍夫电压定律，锂离子电池系统的输入输出关系方程可以得到：

U_T(k)＝OCV[SOC(k)]-U₁(k)-U₂(k)-R₀I(k) (1)

式中，U₁和U₂为分数阶元件C₁和C₂的负载电压，R₀和I分别为欧姆内阻和负载电流，OCV[SOC(k)]为OCV-SOC多项式，SOC(k)由安时积分法表示为：

其中C_p是电池实际容量，η是电池库伦效率，T_s为采样时间；

采用Grünwald-Letnikov的分数阶离散式定义：

其中为分数阶算子，α为对应元器件的分数阶阶数；

步骤2.2、建立锂离子电池模型的基尔霍夫电流关系方程：

式中，R₁和R₂表示电化学极化电阻和浓度极化电阻，根据公式(3)的定义，公式(4)的离散化如下：

式中，利用短记忆准则截断分数阶微分，设置求和上界为1；

步骤2.3、令负载电流I为输入，端电压U_T为输出，定义第一个滤波器状态空间的状态向量x＝[SOC，U₁，U₂，R₀，1/C_p]^T，第二个滤波器状态空间的状态向量θ＝[1/R₁，1/C₁，α，1/R₂，1/C₂，β]^T，n_x和n_θ分别为x和θ的维数，u(k)＝I(k)，y(k)＝U_T(k)，n_d为观测量维数，建立分数阶模型的离散状态空间表达式，第一个滤波器的状态方程及观测方程如下：

式中，x_i代表x的第i行元素，w^x和v分别表示状态向量x的状态噪声和观测噪声，它们是均值为零、方差阵分别为Q^x和R的不相关白噪声，状态转移矩阵与控制矩阵如下所示：

式中，θ_i代表θ的第i行元素；

第二个滤波器的状态方程及观测方程如下：

式中，w^θ表示状态向量θ的状态噪声，它是均值为零、方差阵分别为Q^θ的与v不相关白噪声；

步骤2.4、在步骤1实验测取的数据中，取整个实验周期中每个静置时刻末的端电压作为一个采样点，该点对应SOC由式(2)得到，共取13个采样点，利用Matlab中curve fittingtool工具箱对如下所示的OCV-SOC多项式进行拟合确定：