基于改進卡爾曼濾波算法的電池健康度估算研究.pdf

1、隨著鉛酸蓄電池(VRLA)在工業(yè)生產領域不斷應用，為了確保電池性能良好、延長電池的壽命，必須對鉛酸蓄電池的性能進行有效地實時監(jiān)測，從而確保其安全、可靠地作為后備電源運行。
　　目前，國內外對于電池性能的估算大多體現在電池的剩余電量(State OfCharge，SOC)上，然而與SOC的研究相比，有關電池健康度(State OfHealth，SOH)的研究相對滯后，估計方法也不太成熟，同時電池的健康度(SOH)又與電壓、電流、內阻

2、、溫度等其他電氣參數有別，無法通過設備或儀器采用直接測量法獲得，但這些電池參數隨著電池的健康度(SOH)的變化而變化。因此，準確的在線估算電池健康度狀態(tài)問題也成為現今研究的熱點。
　　針對以上問題，本文首先通過對電池健康度國內外現狀進行研究，通過實驗選定內阻作為電池健康度的主要研究對象，同時實驗影響內阻的主要因素，實驗表明準確估算內阻的前提是剩余電量估算的準確性。選定Thevenin作為電池的等效電路模型，并以此模型進行后續(xù)算法的

3、研究。
　　然后通過對電池健康度估算方法的研究，根據無跡卡爾曼濾波算法(UKF)存在的問題，進一步通過對算法中的噪聲干擾與觀察干擾進行優(yōu)化，提出了基于雙重自適應無跡卡爾曼濾波算法，結合Thevenin電池等效模型，對電池剩余電量與內阻進行在線估算，從而估算出電池健康度，仿真實驗結果表明，此算法對電池健康度在線估計具有較好的精度。
　　最終，在Windows環(huán)境下利用VC++語言，通過MFC類庫下控件搭建軟件的測試平臺，實現U