[发明专利]电池等效模型参数在线辨识方法

摘要

本发明公开了一种电池等效模型参数在线辨识方法，包括：S1、建立电池二阶RC等效模型的差分方程，提取状态参数θ(k‑1)和获取测量数据φ(k)，建立电压预估方程U估算(k)；S2、采用递推最小二乘法获取状态参数最优估计值θ(k|k‑1)；S3、查表获取当前k时刻的SOC和温度T下的参考参数S4、将递推最小二乘法的预估协方差阵和卡尔曼滤波的协方差阵更新结合，并利用参考参数最终获取状态参数θ(k)最优值。本发明既解决单独查表无法准确获得电池参数问题，还能遏制递推最小二乘法的参数波动和数据饱和现象，从而获得电池等效模型参数最优值。另外，基于本发明还可应用于电池荷电状态SOC和健康状态SOH在线估计。

主权项

1.一种电池等效模型参数在线辨识方法，其特征在于，包括：S1、建立电池二阶RC等效模型的差分方程，提取出状态参数θ(k‑1)和测量数据φ(k)，建立电压预估方程U估算(k)，包括：S11、根据电池二阶RC等效模型，Z变换后系统的差分方程为：U估算(k)＝(a1+a2)UT(k‑1)‑a1a2UT(k‑2)+RohmI(k)+[b1+b2‑Rohm(a1+a2)]I(k‑1)+(a1a2Rohm‑b1a2‑b2a1)I(k‑2)+[1‑(a1+a2)+a1a2]Uoc其中，Rohm为电池欧姆内阻，Rct为电荷转移内阻，Cdl为双层电容，Rdf为扩散电阻，Cdf为扩散电容，Δt为系统采样时间；Uoc为电池开路电压，UT(k‑1)、UT(k‑2)分别为k‑1、k‑2时刻的电压值，I(k)、I(k‑1)、I(k‑2)分别为k、k‑1、k‑2时刻的电流值；S12、提取系统的状态参数：和测量数据：其中，θ(k‑1)为系统在k‑1时刻的状态参数，与电池的二阶RC等效模型的参数一一对应；φ(k)为系统在k时刻所存储的测量数据；S13、建立系统在k时刻的电压预估方程：U估算(k)＝θ(k‑1)Tφ(k)S2、采用递推最小二乘法获取状态参数最优估计值θ(k|k‑1)，包括：S21、建立状态参数的预估方程：θ(k|k‑1)＝θ(k‑1)+L(k)Verror(k)其中，Verror(k)＝UT(k)‑θ(k‑1)Tφ(k)即Verror(k)为k时刻采用递推最小二乘法先验预估模型的估算得到的端电压U估算(k)与实际采集得到的端电压UT(k)之间的电压误差；L(k)为递推最小二乘法的增益矩阵；S22、计算增益矩阵L(k)：L(k)＝P(k‑1)φ(k)[1+φT(k)P(k‑1)φ(k)]‑1其中，P(k‑1)为递推最小二乘法的协方差阵；S23、更新预估协方差阵：P(k|k‑1)＝P(k‑1)‑L(k)φT(k)P(k‑1)+Q其中，Q表征递推最小二乘法先验计算电池模型参数的噪声方差；S24、根据所述状态参数θ(k|k‑1)预估方程获得最优估计值；S3、借助一离线参考参数表格，查表获取电池在当前k时刻的SOC和温度T下的参考参数S4、将递推最小二乘法的预估协方差阵和卡尔曼滤波的协方差阵更新结合，以及利用参考参数获取状态参数θ(k)最优值，包括：S41、将状态参数之和作为观测量建立预估方程：其中，S42、计算增益矩阵K(k)：K(k)＝P(k|k‑1)CT(k)[C(k)P(k|k‑1)CT(k)+r]‑1其中，r为通过离线最优估计查表获得参数的噪声方差；S43、更新协方差阵：P(k)＝[I‑K(k)C(k)]P(k|k‑1)其中，I为单位矩阵；S44、利用所述参考参数更新k时刻的状态变量：θ(k)＝θ(k|k‑1)+K(k)θerror(k)其中，即是k时刻递推最小二乘法所预估的状态参数之和与离线查表获得的参考参数之和之间误差。