基于在线参数辨识和ASR-UKF的锂离子电容SOC估计

摘要：

以一种新型混合型超级电容器——锂离子电容为研究对象,针对其在混合动力机车应用中的SOC估计问题,建立锂离子电容的二阶等效电路模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)和自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法(ASR-UKF)交叉联合的方法对锂离子超级电容的荷电状态(SOC)进行估算.FFRLS可以对动态变化的模型参数进行实时且精确的在线辨识,在获得精确的模型参数的基础上,运用ASR-UKF算法对SOC估计不断修正更新,消除系统的未知噪声所引起的误差,并且利用协方差平方根来代替协方差矩阵进行迭代运算,克服滤波发散的问题,进而获得最优的SOC估算值.通过在实验室环境下的混合脉冲功率特性(HPPC)工况和模拟工况的实验仿真,评估了该联合算法的有效性.

关键词：锂离子电容、在线参数辨识、联合算法、SOC估计

所属期刊栏目：45

分类号：TM53(电器)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB1201005

在线出版日期：2021-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：27-30,55