[发明专利]一种基于二次更新滤波的电池化成充放状态估计方法

说明书

本发明公开了一种基于二次更新滤波的电池化成充放状态估计方法，属于动力电池制造技术领域。所述方法通过采用一种滤波方法对时滞系统进行状态估计，与传统进行状态扩维的方法相比，不需要增加系统维度从而计算量更小，同时也在之前的CSCF算法的基础上，在基于原始输出数据更新迭代的基础上，进一步利用预测步结果，得到二次更新后更紧致的凸空间体包裹，进一步加强预测步与更新步的紧密结合，改善了因原始输出数据得到的更新集保守性更大的缺点，减小了算法保守性，进一步提高了状态估计精度。

技术领域

本发明涉及一种基于二次更新滤波的电池化成充放状态估计方法，属于动力电池制造技术领域。

背景技术

近年来，电池在储能电站、储能电源、电动工具、电动自行车、混合动力电动汽车及纯电动汽车等领域具有越来越广泛的应用，已经成为应对全球能源危机和环保压力的重要途径之一。

电池生产工序复杂，其中化成是电池生产的关键的工序之一，它对电池性能的影响至关重要。电池的化成也是注液陈化后的电池第一次充电的过程，是电芯的活性物质激活的过程，其本质是形成SEI膜的过程(即首次充电时，Li+第一次从正极活性材料中脱嵌，第一次到达负极石墨一侧，将在负极与电解液的相界面上形成覆盖在负极表面的钝化薄层，即SEI膜)。

但是SEI膜的形成过程非常复杂，影响因素较多，其中，化成工艺直接影响SEI膜的成膜质量，决定了电芯的电性能。又因为在化成工艺中不可避免的含有时滞现象，而现有的针对时滞系统研究的方法又比较少，为了更精准的获取使性能最佳的充放电电流等状态真值，需要针对含有时滞的系统进行状态估计，同时也可以提高企业的生产效率，提升产品品质，探究一种精准且高效的针对时滞系统状态估计的方法。

已有的针对时滞系统进行状态估计的方法，通常是先进行状态扩维将系统转化为不含时滞的增广系统，再以不含时滞的增广系统为基础进行状态估计，但该方法计算复杂度较大，且估计结果保守性较大。发明人针对传统方法的缺陷，之前提出了一种基于凸空间滤波的动力电池化成过程状态估计方法(申请号为202110878186.0)，针对计算复杂度较大的问题，在求解不等式时创新性的提出了一种迭代替换法将k时刻的状态量转化至第k-h时刻以及后续项状态量，从而将时滞项进行了合并，避免了后续将状态矩阵A和时滞状态量的状态矩阵A_h合并为新的状态矩阵时维度会增加的问题，减少了后续计算时的计算复杂度和计算时间，但是该方法得到的估计结果的保守性还存在更进一步的缩小空间，估计精度也有待于进一步的提高。

发明内容

为了进一步提高动力电池化成工艺内含时滞的DC/DC变换器状态估计的准确性和效率，从而提高动力电池的出厂品质和使用寿命，本发明提供了一种基于二次更新滤波的电池化成充放状态估计方法，所述方法在进行电池化成充放状态估计时，分别获得k+1时刻预测步和更新步，进而将k+1时刻预测步和更新步组成线性不等式组，通过对线性不等式组求解，得到k+1时刻包含系统真实状态的上下界；

所述方法在获得k+1时刻更新步时，先根据电池系统初始状态量以及系统观测矩阵获得k+1时刻状态一次量测更新表示，再根据k+1时刻状态一次量测更新表示和k+1时刻预测步获得k+1时刻状态二次量测更新表示，将k+1时刻状态二次量测更新表示整理为线性不等式组，通过对k+1时刻状态二次量测更新表示对应的线性不等式组求解，得到k+1时刻包含系统真实状态的上下界；所述电池系统指电池化成工艺内的时滞DC/DC变换器电路系统。

可选的，所述方法包括：

步骤一：获取电池化成工艺内的时滞DC/DC变换器电路系统的模型；

步骤二：根据步骤一获取到含时滞DC/DC变换器电路系统的模型，建立时滞DC/DC变换器电路系统离散化的状态空间模型；

步骤三：获取时滞DC/DC变换器电路系统的初始状态空间参数矩阵以及初始状态量、估计步长L、时滞步长h；