[发明专利]一种基于双自适应卡尔曼滤波算法的混合动力汽车锂电池SOC与SOH联合估算方法在审
| 申请号： | 202110617422.3 | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN115436810A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 任璞;王顺利;何明芳;于春梅;范永存;曹文 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G01R31/367 | 分类号： | G01R31/367;G01R31/378;G01R31/392 |
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| 地址： | 621010 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 卡尔 滤波 算法 混合 动力 汽车 锂电池 soc soh 联合 估算 方法 | ||
1.一种基于双自适应卡尔曼滤波算法的混合动力汽车锂电池SOC与SOH联合估算方法，其特征在于，基于双自适应卡尔曼滤波算法，通过二阶RC等效模型，实现锂离子电池组SOC与SOH值的有效迭代计算。
2.根据权利要求1所述的一种双自适应卡尔曼滤波算法的混合动力汽车锂电池SOC与SOH估算方法，其特征在于，在原有扩展卡尔曼算法基础上加入内阻估算步骤，并由内阻增加的角度建立健康状态估算方法，从而实现了锂电池荷电状态和健康状态的联合估算。
3.根据权利要求1所述的一种双自适应卡尔曼滤波算法的混合动力汽车锂电池SOC与SOH估算方法，其特征在于，通过引入自适应因子对噪声进行模拟，降低环境因素导致的参数变化对荷电状态及内阻估算造成的误差，提高锂电池荷电状态和健康状态的估算精度。
4.根据权利要求1所述的一种双自适应卡尔曼滤波算法的混合动力汽车锂电池SOC估算方法，其特征在于，二阶RC等效电路模型较内阻模型克服了极化效应出现的误差，且计算相对简便，适合功率型电池充放电的暂态分析，对电池具有更好的表征效果。
5.根据权利要求1所述的一种双自适应卡尔曼滤波算法的混合动力汽车锂电池SOC与SOH估算方法，其特征在于，双自适应扩展卡尔曼滤波在锂离子电池成组工作基础上，基于二阶RC等效电路模型，以扩展卡尔曼滤波为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC与SOH估算模型的建立和SOC及SOH值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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