基于变参数模型的锂电池荷电状态观测方法（英文）

作者：许元武; 吴肖龙; 陈明渊; 蒋建华; 邓忠华; 付晓薇; 李曦

来源：控制理论与应用, 2019, 36(03): 443-452.

• 荷电状态估计
• 二阶变参数锂电池模型
• 扩展卡尔曼滤波估计器
• Takagi-Sugeno模糊
• Takagi-Sugeno和EKF联合估计器

锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度.

• 单位
  图像信息处理与智能控制教育部重点实验室; 自动化学院; 华中科技大学; 深圳华中科技大学研究院; 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室; 武汉科技大学