基于粒子滤波算法的动力电池SOC估计.pdf

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1、2014年l0月机械设计与制造工程Oct．2014第43卷第10期MachineDesignandManufacturingEngineeringVo1．43No．10DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2014．10．016基于粒子滤波算法的动力电池SOC估计汪永志，贝绍轶，汪伟‘，李波(1．江苏理工学院汽车与交通工程学院，江苏常州213001)(2．南京航空航天大学能源与动力学院，江苏南京210016)摘要：针对电池荷电状态(SOC)容易受到电流、温度、循环寿命等非线性因素的影响，建立基

2、于温度和电流变化的电池容量修正方程。结合安时法和复合电化学原理构建电池状态空间模型。由于粒子滤波算法对非高斯、非线性系统的适应性，因此选用粒子滤波算法来研究电池SOC估计。通过美国FTP一75工况和NEDC工况实验仿真显示，基于粒子滤波算法的电池SOC估计比扩展卡尔曼滤波算法估计精度高、适应性好。关键词：电池荷电状态；非线性因素；粒子滤波算法；扩展卡尔曼滤波算法中图分类号：U461．2文献标识码：A文章编号：2095—509X(2014)10—0069—05随着全球能源危机和环境污染的加剧，电动汽相比于常用的电池

3、SOC估计方法，粒子滤波车的设计制造受到各国政府和企业的重视。动力算法适用于任何用状态空间模型描述的非高斯背电池作为电动汽车动力系统的重要部件，其性能和景的非线性随机系统，对系统的测量噪声和过程噪成本是电动汽车发展的关键因素。电池荷电状态声没有任何限制。卜。。]，可以应用于任何非线性系(StateofCharge，SOC)预测是电池组管理系统中统，精度可以接近最优估计，是一种很有效的非线最核心的任务，直接影响电池可靠性、安全性和使性滤波技术_】川。因此，笔者通过把粒子滤波算法用寿命。同时在动力电池工作过程中，整车

4、控制器引入到镍氢电池组SOC估计，有效地提高了SOC需要依据电池管理系统提供的电池剩余容量SOC估计的准确性和可靠性。分配各系统能量，实现最优控制。但电池SOC受到充放电电流、温度、循环寿命和自放电等各种因1基于温度和电流修正的SOC方程素影响，不能直接测量，只能通过一定的算法间接电池荷电状态SOC表示电池当前的净容量与获得。目前，常用的电池SOC估计方法有安时电额定容量的比值，净容量指电池在后续时间能放出流积分法、开路电压法、模糊逻辑法、神经网络的最大电量，额定容量指电池在一定温度和电流下法¨和扩展卡尔曼滤波(

5、EKF)法_3等。完全充满所需电量。安时电流积分法由于SOC初值计算、测量仪电池SOC如公式(1)所示：器误差、电流和温度导致容量变化等问题，一般不SOC：SOC0+(1)应用于实车上。开路电压法需要较长的静止时间，l不适合SOC实时动态估计。相对于模糊逻辑法和c如=I叩¨，(￡)dt(2)神经网络法，扩展卡尔曼滤波法计算量小，便于实现，然而扩展卡尔曼滤波要求统计特性已知的白噪式中：SOC。代表电池荷电状态的初始值；C是从声。电动车在行驶时，电池管理系统在数据采集过。到电池释放的电量；C代表电池的额定容量；程中系

6、统噪声和量测噪声特性未知，使扩展卡尔曼叼代表电池容量基于电流，和温度的修正系滤波估计准确性下降，甚至导致发散。数。收稿日期：2014—09—30基金项目：江苏省自然科学基金资助项目(BK2012586)作者简介：汪永志(197l一)，男，安徽安庆人，江苏理工学院讲师，博士研究生，主要研究方向为电动汽车及汽车系统动力学研究。·69·2014年第43卷机械设计与制造工程SOCo可以直接给定，C可通过式(2)获得，2电池状态空间模型的建立和参数辨识但随着放电电流、温度等因素时刻发生变化，所以利用粒子滤波估计电池SOC时

7、必须建立电池求解电池荷电状态关键点就是对变化的C如进行理论模型。本文将结合Shepherd模型、Unnewehr动态估计，即确定基于电流和温度变化的修正系数universal模型和Nemst模型建立复合模型。叼，由于叩"=叼，×叩r，所以必须分别求解'7，和Shepherd模型：0YkEo—Rik—Kt／xk为求解电流修正系数，，实验在室温25℃下Unnewehruniversal模型：进行。在不同倍率的方式下，分别对镍氢电池进行Y=Eo—R一Kix(1／20C～1C，C代表“倍率”)恒流放电，并计算该Nemst

8、模型：倍率下的电池实际放电总电量Q，然后与标准电Y=Eo一+lnx^+In(1一)量Q进行比较，即式中：Y为电池输出电压；为电池内阻，会随着Q．SOC变化而变化；Ki为极化电阻；。，，为模型叩匹配系数；i为放电电流。这样就可以得到一系列基于电流i(i，i：，i，结合以上3种电池模型并结合式(6)建立电⋯，)变化的电流修正系数叩，(，叼叼⋯，池状态空间模型：)，利用MATL