无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

无迹卡尔曼滤波对锂电池荷电状态估算的研究

由于动力锂电池参数具有受外界干扰影响大、电池模型非线性的特点,现有的荷电状态(SOC)估算方法并不能完全满足精度和实时性的需要.在综合考虑模型的精确性和实际工程计算复杂程度后,提出使用经验公式模型,在模型的基础上采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对电池SOC进行估算.通过对比动力锂电池放电实验得到的数据,检验算法估算效果.实验结果表明:UKF算法能够准确跟踪动力锂电池放电变化情况,对动力锂电池SOC的估算误差在2％左右,相比于传统算法在精度上有较大的提高.

作 者：卫健行 付主木

作者单位：卫健行(河南科技大学信息工程学院,河南洛阳,471023)

付主木(河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471023;河南科技大学河南省机器人与智能系统重点实验室,河南洛阳471023) 

刊 名：河南科技大学学报（自然科学版）  ISTIC PKU

英文刊名：Journal of Henan University of Science & Technology(Natural Science) 

年，卷(期)：2018 39(4)