[发明专利]一种基于CHVT模型的车载铅酸蓄电池电量在线估计方法

说明书

本发明公开了一种基于CHVT模型的车载铅酸蓄电池电量在线估计方法，其特征是以智能电池传感器为核心，智能电池传感器实时获取蓄电池端电压、蓄电池电路电流和蓄电池内部温度并由端电压、电路电流和内部温度进行电量估计系数的估计，然后通过估计出的电量估计系数计算时变参数，再通过计算出的时变参数估计出蓄电池健康系数并同时计算出蓄电池开路电压；建立CHVT蓄电池电量估计模型，最后由蓄电池健康系数、蓄电池开路电压和蓄电池内部温度通过CHVT模型对蓄电池电量进行估计。本发明能在蓄电池输出功率以及负载需求事先未知的情况下，实时在线地估计蓄电池电量，优化蓄电池的使用情况，从而延长车载铅酸蓄电池的使用寿命。

技术领域

本发明涉及一种蓄电池能量监测技术，具体的说是一种通过函数模型在线估计来实现汽车铅酸蓄电池蓄电池电量的估计方法。

背景技术

为了应对政府日益严格的汽车燃油经济性以及有害气体排放的标准，同时满足车辆动力性以及驾驶人员舒适性的需求，汽车制造业正在不遗余力地开发和实施多种能量管理策略和控制策略延长蓄电池的使用寿命，尽可能地提高汽车能量管理策略的效率和准确性。蓄电池作为整车能量源之一，需要对蓄电池进行更加精准的电量估计才能有效提高汽车能量管理，优化蓄电池的使用情况，延长车载铅酸蓄电池的使用寿命。

现阶段的蓄电池电量估计大都是在驻车状态下对电池内部状态离线估计。MORITAY等使用神经网络算法对蓄电池进行估计，虽有效预测蓄电池的剩余容量，但却只能在驻车离线状态下进行预测；I-KunTseng等采用模拟数据算法对电池荷电状态进行估算，虽提高了蓄电池荷电状态估计的精度，但却需要大量的训练数据；C.R.Gould等通过实验对蓄电池模型中的参数进行检测估计，确认其中的一个电容和蓄电池的健康状态有着线性的关系，虽利用此线性关系建立出蓄电池健康状态估计的公式，但线性关系变量单一，是一种理想状态下的蓄电池健康状态估计。因此，这些方法无法在真实的汽车行驶中得到应用。

现有的蓄电池电量估计中，蓄电池的开路电压是估计蓄电池电量的唯一研究对象，蓄电池电量的变化是由开路电压单个因素引起的，未考虑蓄电池健康系数和蓄电池温度对蓄电池电量的影响。由于蓄电池电量与蓄电池健康系数、蓄电池开路电压以及蓄电池温度之间相互关联，分开单独研究会影响蓄电池电量的估计精度，就会导致蓄电池经常过充放电，影响发动机正常启动和蓄电池的使用寿命；同时还会造成车辆动力性不足。

因此，在蓄电池输出功率以及负载需求事先未知的情况下，如何设计燃油汽车铅酸蓄电池电量实时在线估计方法，优化蓄电池的使用情况，延长车载铅酸蓄电池的使用寿命，已经成为燃油汽车蓄电池电量管理技术的重要研究方向。

发明内容

本发明为了克服上述现有技术的不足，提出了一种基于CHVT模型的车载铅酸蓄电池电量在线估计方法，以期能在蓄电池输出功率以及负载需求在事先未知的情况下，实时在线估计蓄电池电量，优化蓄电池的使用情况，从而延长车载铅酸蓄电池的使用寿命。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

本发明一种基于CHVT模型的车载铅酸蓄电池电量在线估计方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1、实时采集t时刻蓄电池的端电压V₀(t)、电路电流I(t)和蓄电池的内部温度T(t)，并根据蓄电池在t时刻的端电压增量ΔV(t)＝V(t)-V(t-1)和蓄电池在t时刻的电路电流增量ΔI(t)＝I(t)-I(t-1)，利用式(1)估计t时刻蓄电池电量估计电阻系数α₁(t)和α₂(t)以及电容系数β₁(t)和β₂(t)：