[发明专利]基于鲁棒递归最小二乘的电池参数辨识方法及系统

权利要求书

1.基于鲁棒递归最小二乘的电池参数辨识方法，其特征是，包括如下步骤：

确立电池RC等效电路模型，建立表示电池参数辨识回归向量和系统输出关系的电池系统方程；

对电池进行充放电操作测试获得电池电流电压数据，实时采样数据获得电池端电压和电池输出电流并获得剩余电量，确定电池的开路电压与剩余电量的关系；

采用自适应鲁棒边界方式，建立鲁棒损耗函数，根据实时采样的电池电流电压数据及电池的开路电压，添加直流内阻和电流变化速率，基于鲁棒损耗函数和自适应遗忘因子采用最小二乘迭代求解，获得基于鲁棒递归最小二乘方法的电池参数估计值；所述鲁棒损耗函数通过判断当前预测残差是否超过异常边界，在更新过程中消除该异常数据的影响；根据当前时刻预测残差，计算当前的自适应遗忘因子；建立的鲁棒损耗函数为：

式中，a是鲁棒边界系数，是当前电池直流内阻的估计值，σ是预测残差ε的标准方差；Δ是确定鲁棒边界的常数,当预测误差在鲁棒边界之外时，分配一个比较小的权值；I_k-I_k-1是电流变化速率；

基于鲁棒损耗函数和最小二乘迭代求解，每次迭代获得基于鲁棒函数的最小二乘法计算电池的参数值之后，还包括设置补偿偏差步骤：根据测量噪声方差计算补偿值，补偿基于鲁棒函数的最小二乘法计算电池的参数，获得最终的电池参数。

2.如权利要求1所述的基于鲁棒递归最小二乘的电池参数辨识方法，其特征是：建立鲁棒损耗函数，根据实时采样的电池电流电压数据，基于鲁棒损耗函数和自适应遗忘因子采用最小二乘迭代求解，获取基于鲁棒递归最小二乘方法的电池参数估计值的方法，包括：

步骤31：初始化：包括初始化电池参数向量和电池参数向量的协方差矩阵；

步骤32：开始电池参数测试实验，获取实时采样的电池端电压、输出电流及开路电压，获得当前时刻的电池参数辨识回归向量和系统输出；

步骤33：根据获得的当前时刻的电池参数辨识回归向量和系统输出，以及上一时刻电池参数估计值，计算当前时刻的电池参数预测残差；

步骤34：采用自适应鲁棒边界，建立的鲁棒损耗函数，根据当前时刻预测残差，计算获得鲁棒损耗函数值；根据当前时刻预测残差，计算当前的自适应遗忘因子；

步骤35、根据获得的电池参数辨识回归向量、自适应遗忘因子、鲁棒损耗函数值和上一时刻的协方差矩阵，更新获得当前时刻的增益矩阵；根据获得的增益矩阵和预测残差更新电池参数估计值，并更新当前时刻的协方差矩阵；

迭代执行步骤32-步骤35直到电池参数测试实验结束，输出电池参数估计值，即为基于鲁棒递归最小二乘方法的电池参数估计值。

3.如权利要求2所述的基于鲁棒递归最小二乘的电池参数辨识方法，其特征是：所述自适应遗忘因子通过如下公式计算：

式中，NINT(x)是取整函数，取最靠近x的整数，λ_min是遗忘因子最小取值，h是取值0-1的系数，η为敏感度增益系数，ε_k为当前时刻预测残差。

4.如权利要求2所述的基于鲁棒递归最小二乘的电池参数辨识方法，其特征是：增益矩阵更新公式为：

式中，λ_k为自适应遗忘因子，ρ″是鲁棒损耗函数ρ(ε)的二阶导数，p_k-1第k-1时刻的协方差矩阵，为电池参数辨识回归向量，T表示转置。

5.如权利要求2所述的基于鲁棒递归最小二乘的电池参数辨识方法，其特征是：所述协方差矩阵的迭代计算公式如下：

其中，λ_k为自适应遗忘因子，K_k为电池参数向量的增益矩阵，为电池参数辨识回归向量，ρ″[ε_k]是鲁棒损耗函数ρ(ε_k)的二阶导数，p_k-1第k-1时刻的协方差矩阵。