[发明专利]带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器及方法

权利要求书

1.一种带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器，其特征在于，包括信息采集单元、异常数据检测单元、信息处理单元、控制单元以及显示单元；

所述信息采集单元用于采集锂电池或锂电池组的电压、电流和温度；

所述异常数据检测单元用于接收信息采集单元的数据，经处理后的数据发送给信息处理单元；

所述控制单元用于控制信息采集单元与信息处理单元数据传输，以及监测估计器工作；

所述显示单元与信息处理单元连接。

2.根据权利要求1所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器，其特征在于：

所述控制单元控制信息采集单元与信息处理单元的传输过程以及监测状态在线估计器是否处于正常环境；

所述异常数据检测单元检测采集到的数据是否在正常范围内，并且在数据异常时进行数据纠正；

所述信息处理单元接收来自异常检测单元的数据，根据改进的粒子滤波算法对锂电池的状态进行估计，并将估计的结果实时存储与显示。

3.根据权利要求2所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器，其特征在于：所述信息处理单元使用带矩形窗的递推最小二乘算法辨识等效电路参数，将遗传算法与粒子滤波结合估计锂电池状态。

4.根据权利要求2所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器，其特征在于：所述异常数据检测单元根据事先得到的锂电池内阻范围，与该时刻测量得到的电流相乘获得一个限制范围，如果该时刻测量得到的电压与上一时刻的电压超出该范围，则判断该数据为异常，将该时刻的电压数据丢弃，并将上一时刻的数据当作该时刻的值。

5.根据权利要求2所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计器，其特征在于：所述改进的粒子滤波算法包括以下过程：在生成初始粒子后执行以下循环，直至结束预测：更新粒子位置、更新粒子权值、计算估计值、判断是否重采样：如果为是则进行遗传算法重采样后预测下一时刻；如果为否则直接预测下一时刻、判断是否结束预测，如果为否，则回到更新粒子位置的步骤；

所述遗传算法重采样包括粒子的交叉和变异。

6.一种带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：使用传感器获得锂电池工作时的电压、电流以及温度值；

步骤S2：将采集的数据经过数据异常检测处理；

步骤S3：使用递推最小二乘算法进行锂电池等效电路参数在线辨识；

步骤S4：建立等效电路模型的状态方程，使用改进的粒子滤波算法进行电池的状态估计。

7.根据权利要求6所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计方法，其特征在于：在步骤S2中，数据异常检测处理的具体方法为：将当前时刻电流数据与事先估计好的内阻范围进行相乘，然后将当前时刻的电压与上一时刻电压相减，将上述两者作比较，得出判断条件：如果后者数据小于前者，则数据有效；否则，将当前时刻的电压数据舍弃，用上一时刻的电压数据填补。

8.根据权利要求6所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计方法，其特征在于：在步骤S3中，所述锂电池等效电路为二阶Thevenin等效电路。

9.根据权利要求6所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计方法，其特征在于：在步骤S4中，所述改进的粒子滤波算法的具体步骤如下：

步骤S41：由先验概率产生初始粒子N，所有粒子初始权值为1/N；

步骤S42：进行粒子位置与权值更新，计算该时刻估计值；

步骤S43：判断是否需要重采样，如果不需要重采样则返回步骤S42进行下一时刻的估计；如果需要重采样，则进行粒子的交叉、变异操作获得新的粒子集。

10.根据权利要求9所述的带量测数据异常检测的锂离子电池荷电状态在线估计方法，其特征在于：在步骤S43中，判断是否需要重采样的具体方法为，以此时的粒子方差大小为依据进行判断。