基于交互式多模型无迹卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计

作者：谭霁宬; 颜学龙^*

来源：科学技术与工程, 2019, 19(12): 170-175.

• 荷电状态
• 隐马尔科夫模型
• 交互式多模型
• 无迹卡尔曼滤波
• 遗传算法

为了提高传统卡尔曼滤波法估计锂电池荷电状态(SOC)的精度,在锂电池二阶RC等效电路模型基础上,根据隐马尔科夫模型(HMM)理论并采用遗传算法优化构造出了不同参数状态的电池模型。结合交互式多模型(IMM)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行SOC估计,提出了一种基于HMM的IMM-UKF算法估计锂电池SOC的方法。锂电池在线SOC估计实验表明,该方法比较其他估计方法有着更高的估计精度,平均绝对误差仅为1%。

• 单位
  桂林电子科技大学; 自动化学院