[发明专利]基于隐马尔可夫模型的锂离子电池剩余容量估计方法

摘要

本发明提供一种基于隐马尔可夫模型的锂离子电池剩余容量估计方法，包括步骤1通过观测数据建立HMM任意两个状态间的转移概率和开路电压的观察概率；2对电池新个体作初始化，确定其最大容量；令k＝N‑1，QP＝0，k为电池的松弛状态标号，N为HMM状态的总个数，QP为电池从一个松弛状态转到另一松弛状态期间流入和流出电池的电量净值；3电池作充电或放电，对其剩余容量作实时估计；4判断电池是否已进入一新的松弛状态；若为否，返回步骤3；若为是，转到步骤5；5确定电池所处的HMM新的松弛状态标号；6更新剩余容量；7令QP＝0，k＝q，q为新的松弛状态标号；然后返回步骤3，作新的充电或放电过程。本发明使锂电池的剩余容量估计达到较高精度。

主权项

一种基于隐马尔可夫模型的锂离子电池剩余容量估计方法，包括：步骤1：通过尽可能多的观测数据，建立隐马尔可夫模型的任意两个状态之间的转移概率和开路电压的观察概率；步骤2：对所述电池的新个体进行初始化，确定所述电池的最大容量；令k＝N‑1，QP＝0，k为所述电池的松弛状态标号，N为隐马尔可夫模型的状态的总个数，QP为所述电池从一个松弛状态转到另一个松弛状态期间流入和流出所述电池的电量的净值；步骤3：所述电池进行充电或者放电，对其剩余容量进行实时估计；步骤4：判断所述电池是否已进入一新的松弛状态；如结果为“否”，则返回上述步骤3；如结果为“是”，则转到下述步骤5；步骤5：确定所述电池所处的隐马尔可夫模型的新的松弛状态标号；步骤6：更新所述剩余容量；步骤7：令QP＝0，k＝q，q为所述电池的新的松弛状态标号；然后返回上述步骤3，进行新的充电或者放电过程。