基于UKF-AUKF锂电池在线参数辨识和SOC联合估计

摘要：

锂电池荷电状态(SOC)的精确估计是电动汽车安全行驶的保障.为了降低实际复杂工况下电池模型不契合实际电池参数时变特性造成的误差,采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)估计锂电池SOC,将时变参数反馈到SOC估计的模型中,提高SOC估计精度和对各工况适应性,UDDS工况下通过与离线扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、在线双扩展卡尔曼滤波算法(DEKF)进行比较分析,实验结果验证了UKF-AUKF的精确性和鲁棒性.

关键词：在线参数辨识、自适应滤波器、无迹卡尔曼滤波算法、荷电状态

所属期刊栏目：46

分类号：TM912

资助基金：安徽省高等学校自然科学研究项目KJ2019A0106

在线出版日期：2022-11-07（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：1151-1155