[发明专利]一种动力电池的分数阶KiBaM模型参数辨识方法及系统有效
| 申请号： | 201710304516.9 | 申请日： | 2017-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN107144793B | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 李岩;赵阳;张承慧;段彬;周忠凯;李泽元 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种动力电池的分数阶KiBaM模型参数辨识方法及系统，其中，该辨识方法包括步骤1：初始化线性参数向量，利用迭代学习辨识方法来辨识所述分数阶KiBaM模型的分数阶阶次，得到分数阶阶次初值，由此辨识非线性参数向量；步骤2：利用辨识的非线性参数向量，再结合分数阶阶次，辨识线性参数向量，进而确定出动力电池的分数阶KiBaM模型；步骤3：采集动力电池的实际输出，计算并判断所确定的动力电池的分数阶KiBaM模型输出与采集的动力电池实际输出偏差的范数是否达到最小值，若是，则结束辨识，得到动力电池的分数阶KiBaM模型的最优参数；否则，返回步骤1。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 动力电池 分数 kibam 模型 参数 辨识 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种动力电池的分数阶KiBaM模型参数辨识方法，所述动力电池的分数阶KiBaM模型由一个非线性静态环节与线性动态环节串联构成；线性动态环节为动力电池的时间常数构成的线性参数向量，非线性静态环节为动力电池的非线性放电特性相关的非线性参数向量；其特征在于，所述动力电池的分数阶KiBaM模型参数辨识方法包括：步骤1：初始化线性参数向量，利用迭代学习辨识方法来辨识所述分数阶KiBaM模型的分数阶阶次，得到分数阶阶次初值，由此辨识非线性参数向量；步骤2：利用辨识的非线性参数向量，再结合分数阶阶次，辨识线性参数向量，进而确定出动力电池的分数阶KiBaM模型；步骤3：采集动力电池的实际输出，计算并判断所确定的动力电池的分数阶KiBaM模型输出与采集的动力电池实际输出偏差的范数是否达到最小值，若是，则结束辨识，得到动力电池的分数阶KiBaM模型的最优参数；否则，返回步骤1。
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