[发明专利]一种基于AUKF算法的SOC估算方法

权利要求书

1.一种基于AUKF算法的SOC估算方法，其特征在于，包括：

⑴选择带有噪声状态估计器的Sage-Husa自适应算法，其过程如下：

针对系统的状态空间描述：

x_k+1＝f(x_k,u_k)+w_k            (4-1)

y_k＝g(x_k,u_k)+v_k          (4-2)

⑵Sage-Husa的算法流程如下：

dk-1=1-b1-bk---(4-3)]]>

w^k=(1-dk-1)w^k-1+dk-1(x^k--A^k-1x^k-1+)---(4-4)]]>

Qk=(1-dk-1)Qk-1+dk-1(LkαkαkTLkT+Pk-A^k-1Pk-1A^k-1T)---(4-5)]]>

v^k=(1-dk-1)v^k-1+dk-1(αk-C^k-1x^k-1+)---(4-6)]]>

Rk=(1-dk-1)Rk-1+dk-1(αkαkT-C^k-1P^k-1C^k-1T)---(4-7)]]>

αk=yk-C^k-1x^k-1+---(4-8)]]>

其中，b为遗忘因子，0＜b＜1，一般b取值为0.95,α^k新信息，其他符号与UKF滤波框架中的意义相同；

从式4-3到4-8看出，Sage-Husa算法利用观测值的残差得到新的信息，根据新的信息对状态噪声w^k和测量噪声v^k进行不断的修正，进而得到噪声的无偏估计；

⑶将Sage-Husa算法与UKF算法进行有效的融合，根据UKF估算锂电池的算法流程，只需将UKF公式中的Q_k和R_k进行修改，修改后公式如下：

q^k=(1-dk-1)q^k-1+dk-1(x^k-1+-Σi=02Lwiχi,k|k-1)---(4-9)]]>

Qk=(1-dk-1)Qk-1+dk-1{(LkαkαkTLkT+Pk-Σi=02Lwi(χi,k|k-1-x^k|k-1)(χi,k|k-1-x^k|k-1)T)}---(4-10)]]>

v^k=(1-dk-1)v^k-1+dk-1(αk-C^k-1Σi=02Lwiχi,k|k-1)---(4-11)]]>

Rk=(1-dk-1)Rk-1+dk-1(αkαkT-C^k-1P^k-1C^k-1T)---(4-12)]]>

由式4-9到式4-12可得AUKF的估算模型，其就是将UT变换后的sigma点带入到Sage-Huas算法中得到噪声的后验估计，用时变的噪声代替UKF固定的噪声模型。