锂电池异常状态监测的FEKF方法研究

作者：朱浩; 张潇^*

来源：湖南大学学报(自然科学版), 2020, 47(12): 124-130.

DOI：10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2020.12.015

• 电池安全
• 异常状态监测
• 卡尔曼滤波
• 端电压残差

为了保障锂离子电池的使用安全,提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波(Fading Extended Kalman Filter,FEKF)的电池状态在线监测方法.建立锂电池一阶等效电路模型,利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识,建立状态方程;引入最优渐消因子,构造FEKF,得到端电压残差;使用端电压残差序列构造χ2分布的诊断函数,计算误检率与状态参数异常阈值.实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警,证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.

• 单位
  湖南大学