基于AUKF的防爆机器人锂电池荷电状态估计

作者：陈浩龙

来源：自动化应用, 2021, (11): 1-13.

DOI：10.19769/j.zdhy.2021.11.001

• 防爆机器人
• 荷电状态
• 自适应的无迹卡尔曼滤波
• 最小二乘法

针对防爆机器人锂电池在复杂使用工况下导致锂电池的荷电状态(SOC)估计不准的问题,采用自适应的无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法提高防爆机器人的锂电池SOC估计精度。选取二阶Thevenin等效电路模型(ECM)作为锂电池的模型,利用脉冲电流实验法获取电池端电压放电曲线,并运用非线性最小二乘估计算法离线计算ECM的参数值,最后根据模型的状态方程以及AUKF算法实现电池SOC的实时估计。实验结果表明,自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法可以有效提高防爆机器人锂电池SOC估计的精度。