鎳氫動力電池模型辨識與SOC估計方法研究.pdf

1、本文以鎳氫電池為實驗對象，設(shè)計了一套基于單片機(jī)C8051F020的電池恒流放電實驗裝置。為研究動力電池放電特性，將10節(jié)額定電壓為1.2V，額定容量為30Ah的鎳氫電池進(jìn)行了常溫條件下的放電實驗，并在此基礎(chǔ)上對反映動力電池性能及工作狀態(tài)的荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)估計方法進(jìn)行了研究。針對卡爾曼濾波算法在估算SOC時過于依賴模型提出了利用子空間辨識算法先確定模型階數(shù)，以便選取更合適的電池模型，根據(jù)辨識的結(jié)果，本文選

2、的實驗對象的模型是一階的，以此為據(jù)，選取了經(jīng)驗公式模型。另外利用最小二乘法結(jié)合開路電壓法辨識出了模型的未知參數(shù)，得到的等價模型的最大誤差為0.12V。在估算SOC時，針對平方根無極卡爾曼濾波算法中假設(shè)噪聲協(xié)方差為定值，不能實時的更新而帶來估計誤差的缺陷，根據(jù)反饋原理，本文做了改進(jìn)，即將每個時刻的模型輸出量的殘差作為新息來估算相應(yīng)時刻的噪聲協(xié)方差，使其實時跟新，具有自適應(yīng)性，從而降低了估計誤差。本文利用了一種非線性的普通模型對改進(jìn)后的算法