[发明专利]一种考虑非充分激励的锂电池参数在线辨识方法及系统

权利要求书

1.一种考虑非充分激励的锂电池参数在线辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于电路理论，建立锂电池RC等效电路模型的动态方程，并在所述动态方程中引入电池端电压的测量噪声项；

S2、将所述锂电池RC等效电路模型的动态方程离散化，得到离散方程；将所述离散方程转换成回归形式，并采用电池内部电压损耗的后验误差信息表示电池端电压的测量噪声，构建得到锂电池的ARMAX模型；所述电池内部电压损耗为锂电池的开路电压与端电压之差；

S3、根据实时采集的电池充放电电流和端电压，采用基于方向遗忘因子的递推增广最小二乘算法在线辨识出所述ARMAX模型中锂电池的参数值；其中，所述基于方向遗忘因子的递推增广最小二乘算法为在递推增广最小二乘算法中引入方向遗忘因子之后的算法；具体包括以下步骤：

S31、若当前采样时刻k_n＝1，则初始化第0采样时刻电池待辨识参数的估计值电池充放电电流I(0)、的协方差矩阵P(0)、电池内部的电压损耗y(0)和电池荷电状态SOC(0)及其后验误差信息ε(0)，转至S32；若当前采样时刻k_n大于1，则转至S32；

S32、根据第k_n-1采样时刻电池的荷电状态，采用SOC估计算法估计第k_n采样时刻电池的荷电状态SOC(k_n)，根据电池开路电压与荷电状态的映射关系，得到第k_n采样时刻电池的开路电压V_OC(k_n)，计算所述V_OC(k_n)与第k_n采样时刻采集到的电池端电压的差值，得到第k_n采样时刻电池内部的电压损耗y(k_n)，并储存；

S33、根据第k_n采样时刻采集的电池充放电电流、第k_n-1采样时刻采集的电池充放电电流以及第k_n-1采样时刻电池内部的电压损耗及其后验误差信息，生成第k_n采样时刻电池的回归因子

S34、计算第k_n采样时刻电池内部电压损耗的预测误差值并储存；根据所述预测误差值e(k_n)、所述第k_n采样时刻电池的回归因子以及第k_n-1采样时刻的协方差矩阵P(k_n-1)计算第k_n采样时刻的方向遗忘因子μ(k_n)；并根据所述方向遗忘因子μ(k_n)计算第k_n采样时刻的遗忘因子控制量b(k_n)；其中，μ₀为方向遗忘因子的下界；

S35、根据第k_n-1采样时刻的协方差矩阵P(k_n-1)、所述第k_n采样时刻电池的回归因子以及所述第k_n采样时刻的遗忘因子控制量b(t)，计算第k_n采样时刻的的协方差矩阵并储存；δ为所述协方差矩阵特征值的下界，E为单位矩阵；

S36、根据所述第k_n-1采样时刻电池待辨识参数的估计值所述第k_n采样时刻的的协方差矩阵P(k_n)、所述第k_n采样时刻电池的回归因子和所述第k_n采样时刻电池内部电压损耗的预测误差值e(k_n)，计算第k_n采样时刻电池待辨识参数的估计值并储存；

S37、根据所述第k_n采样时刻电池内部的电压损耗y(k_n)、所述第k_n采样时刻电池的回归因子以及所述第k_n采样时刻电池待辨识参数的估计值计算第k_n采样时刻电池内部电压损耗的后验误差信息并储存；

S38、根据所述第k_n采样时刻电池待辨识参数的估计值求解得到当前采样时刻锂电池的参数值。