專(zhuān)利名稱(chēng)：：基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的鎳氫動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的鎳氫動(dòng)力電池荷電狀態(tài)(SOC)的估計(jì)方法涉及電動(dòng)汽車(chē)智能信息處理
技術(shù)領(lǐng)域：
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背景技術(shù)：
：新能源汽車(chē)是汽車(chē)工業(yè)應(yīng)對(duì)世界環(huán)境和能源問(wèn)題的必然選擇，其中電動(dòng)汽車(chē)是新能源汽車(chē)最重要的組成部分，也是目前世界汽車(chē)科技的熱點(diǎn)。本文提及的SOC是英文stateofcharge的縮寫(xiě)，中文通常稱(chēng)為“荷電狀態(tài)”，表示電池剩余電量與額定容量的比值，即滿荷電狀態(tài)時(shí)SOC為1，電池沒(méi)電時(shí)SOC為0。SOC對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)的作用與油量計(jì)對(duì)于內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)的作用相近。但由于電池在過(guò)充電和過(guò)放電時(shí)存在熱失控等安全問(wèn)題，從電池安全性來(lái)講，SOC對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的重要性要遠(yuǎn)大于油量計(jì)對(duì)于內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)的重要性。而且，動(dòng)力電池在不同SOC時(shí)，既對(duì)應(yīng)著不同的工作電壓，也有著不同的工作效率，這直接影響電動(dòng)汽車(chē)的能量管理策略，進(jìn)而影響著整車(chē)的經(jīng)濟(jì)性。所以，在電動(dòng)汽車(chē)上動(dòng)力電池的使用需要以準(zhǔn)確的SOC估計(jì)技術(shù)為基本保障。而由于電流、溫度、自放電等因素對(duì)SOC的非線性影響使得在線準(zhǔn)確估計(jì)動(dòng)力電池SOC具有很大難度，SOC估計(jì)問(wèn)題仍是解決動(dòng)力電池安全性和使用效能的技術(shù)難點(diǎn)所在。對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池SOC的估計(jì)，目前國(guó)內(nèi)外采用的方法主要有放電試驗(yàn)法、安時(shí)計(jì)量法、開(kāi)路電壓法、負(fù)載電壓法、電化學(xué)阻抗譜法、內(nèi)阻法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和卡爾曼濾波法。其中放電試驗(yàn)法是在實(shí)驗(yàn)室中用于確定試驗(yàn)開(kāi)始和試驗(yàn)結(jié)束時(shí)刻SOC的常用方法，但無(wú)法在實(shí)車(chē)上使用。安時(shí)計(jì)量法在目前電動(dòng)汽車(chē)上最為常用。安時(shí)計(jì)量法的估計(jì)精度并不令人滿意，主要原因有三點(diǎn)(1)難于準(zhǔn)確估計(jì)電池的初始SOC；(2)電流測(cè)量誤差對(duì)方法準(zhǔn)確性影響明顯；(3)必須考慮充放電效率的影響。開(kāi)路電壓法、負(fù)載電壓法、電化學(xué)阻抗譜法、內(nèi)阻法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法則由于各種缺點(diǎn)在實(shí)車(chē)上也很少應(yīng)用?？柭鼮V波法是最近幾年出現(xiàn)的非常有希望的新方法?？柭鼮V波理論的核心思想是對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)做出最小方差意義上的最優(yōu)估計(jì)?？柭鼮V波應(yīng)用于電池SOC估計(jì)時(shí)，電池被電池性能模型描述為離散的系統(tǒng)，SOC是系統(tǒng)的一個(gè)狀態(tài)?？柭鼮V波法估計(jì)SOC的算法是一套包括SOC估計(jì)值和反映估計(jì)誤差的協(xié)方差矩陣的遞歸方程。與其他方法相比，卡爾曼濾波法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)初始SOC誤差不敏感和更適于電流波動(dòng)劇烈的電動(dòng)汽車(chē)應(yīng)用環(huán)境，缺點(diǎn)是對(duì)電池性能模型精度及電池管理系統(tǒng)(BatteryManagementSystem，縮寫(xiě)為BMS)計(jì)算能力要求高。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的鎳氫動(dòng)力電池荷電狀態(tài)SOC的估計(jì)方法，估計(jì)方法中運(yùn)用了卡爾曼濾波理論，以達(dá)到對(duì)初始SOC不敏感、SOC估計(jì)值迅速向SOC真實(shí)值收斂、更適于電流波動(dòng)劇烈的電動(dòng)汽車(chē)環(huán)境的應(yīng)用效果。圖1所示為電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力電池組的工作示意圖，電池組連接的負(fù)載包括電機(jī)和需要供電的其他設(shè)備。電池管理系統(tǒng)采集電池組的電流、電壓、溫度，對(duì)電池組實(shí)施監(jiān)測(cè)和管理。本發(fā)明應(yīng)用在電池管理系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)計(jì)算電池組在工作過(guò)程中SOC的變化。圖2所示為電池管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖。本發(fā)明選用的電池模型是美國(guó)愛(ài)達(dá)荷國(guó)家實(shí)驗(yàn)室推薦的標(biāo)準(zhǔn)電池模型(下文中稱(chēng)該電池模型為標(biāo)準(zhǔn)電池模型)。標(biāo)準(zhǔn)電池模型的電路結(jié)構(gòu)如圖3所示，其中Uoc為理想電壓源，表示電池的開(kāi)路電壓，IL為負(fù)載電流，Ro為歐姆內(nèi)阻，Cb為儲(chǔ)能大電容，Rp為極化內(nèi)阻，Cp為極化電容，Ip為極化電流，Rp和Cp構(gòu)成極化電路。本發(fā)明中，定義電池管理系統(tǒng)的采樣時(shí)間為T(mén)s，電池管理系統(tǒng)的采樣數(shù)據(jù)序列用k標(biāo)記，第一個(gè)采樣時(shí)間點(diǎn)記為第0采樣時(shí)刻。如圖4所示，本發(fā)明的特征在于，依次包含下列三個(gè)步驟步驟(1)在電池管理系統(tǒng)的開(kāi)機(jī)時(shí)刻，電池管理系統(tǒng)中的計(jì)算單元ECU初始化如下參數(shù)1)電池額定容量CN和庫(kù)倫效率η，η在運(yùn)用本發(fā)明前通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的庫(kù)侖效率試驗(yàn)得到；2)系統(tǒng)噪聲方差矩陣Qk，系統(tǒng)噪聲方差矩陣Qk取為0；3)觀測(cè)噪聲方差矩陣Rk，Rk取為電池管理系統(tǒng)電壓傳感器測(cè)量誤差；4)預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差陣初值P0，P0取為系統(tǒng)狀態(tài)初值X0的方差；5)標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)理想電壓源電壓Uoc、儲(chǔ)能大電容Cb、歐姆內(nèi)阻Ro、極化內(nèi)阻Rp、極化電容Cp、極化時(shí)間常數(shù)τ(τ等于Rp和Cp的乘積)。電池模型參數(shù)在執(zhí)行本發(fā)明前，已經(jīng)基于復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)通過(guò)多元線性回歸方法得到。在運(yùn)用本發(fā)明時(shí)，這些參數(shù)已經(jīng)存儲(chǔ)在圖2所示電池管理系統(tǒng)的存儲(chǔ)模塊中。步驟(2)使用圖5所示開(kāi)路電壓法根據(jù)電池管理系統(tǒng)測(cè)量的第一個(gè)電池組電壓值Y0(第0時(shí)刻測(cè)量值)得到電池組SOC的初值SOC0，進(jìn)而得到系統(tǒng)狀態(tài)初值X0=Ub,0Up,0SOC0,]]>X0中Ub，0、Up，0均取為0；步驟(3)對(duì)于接下來(lái)的k＝1，2，……等各個(gè)采樣時(shí)刻，循環(huán)進(jìn)行如下處理1)通過(guò)電池管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模塊獲取第k采樣時(shí)刻電池組的負(fù)載電壓信號(hào)Yk和電流信號(hào)IL，k；2)執(zhí)行式(1)所示的卡爾曼濾波算法，得到不同時(shí)刻的SOC估計(jì)值。式(1)中為系統(tǒng)矩陣，為控制輸入矩陣，為觀測(cè)矩陣。為系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)值，Pk/k-1為預(yù)測(cè)值均方差，Kk為濾波增益矩陣，為狀態(tài)估計(jì)值(SOC估計(jì)值為的第三個(gè)分量)，Pk/k為估計(jì)值均方差。采樣時(shí)間Ts的數(shù)值由電池管理系統(tǒng)給出。在算法中，UL，k為通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)電池模型計(jì)算得到的電池組電壓值，計(jì)算所需相關(guān)項(xiàng)由式(2)計(jì)算。Cb，k、Uoc，k、Ro，k、Rp，k是對(duì)應(yīng)第k采樣時(shí)刻的標(biāo)準(zhǔn)電池模型參數(shù)，由于模型參數(shù)受SOC影響，而SOC隨時(shí)間發(fā)生變化，所以對(duì)各個(gè)時(shí)刻的模型參數(shù)用k加以標(biāo)記。這些模型參數(shù)在計(jì)算時(shí)基于已有SOC點(diǎn)的模型參數(shù)通過(guò)線性插值得到，例如，基于復(fù)合脈沖試驗(yàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到了9個(gè)SOC點(diǎn)的模型參數(shù)，其中相鄰的兩個(gè)SOC點(diǎn)為SOC1和SOC2，SOC1對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)為τ1、Uoc1、Cb1、Ro1、Rp1、Cp1，SOC2對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)為τ2、Uoc2、Cb2、R02、Rp2、Cp2，假設(shè)SOC3是SOC1和SOC2之間的SOC點(diǎn)，SOC3對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)為τ3、Uoc3、Cb3、R03、Rp3、Cp3，那么τ3=τ1+(SOC3-SOC1SOC2-SOC1)(τ2-τ1),]]>Uoc3=Uoc1+(SOC3-SOC1SOC2-SOC1)(Uoc2-Uoc1),]]>Cb3=Cb1+(SOC3-SOC1SOC2-SOC1)(Cb2-Cb1),]]>Ro3=Ro1+(SOC3-SOC1SOC2-SOC1)(Ro2-Ro1),]]>Rp3=Rp1+(SOC3-SOC1SOC2-SOC1)(Rp2-Rp1),]]>Cp3=Cp1+(SOC3-SOC1SOC2-SOC1)(Cp2-Cp1);]]>各矩陣的計(jì)算式為Xk=Ub,kUp,kSOCk,]]>A^k=10001-TsCpRp0001,]]>B^k=TsCbTsCp-ηTsCN,]]>C^k=[-1-1∂Uoc∂SOC-IL×∂Ro∂SOC],]]>uk＝[IL，k]。X^k/k-1=A^k-1X^k-1/k-1+B^k-1uk-1Pk/k-1=A^k-1Pk-1/k-1A^k-1T+QkTsKk=Pk/k-1C^kT(C^kPk./k-1C^kT+RkTs)-1UL,k=U∞,k-Rp,kIL,k-Ub,k-Up,kX^k/k=X^k/k-1+Kk(Yk-UL,k)Pk/k=(1-KkC^k)Pk/k-1k=1,2,......---(1)]]>Ub,k=(ΣILTs)k/Cb,kUp,k=Rp,kIp,k(ΣILTs)k=(ΣILTs)k-1+(IL,k+IL,k-12)×TsIp,k=(1-1-e-Ts/τTs/τ)×IL,k+(1-e-Ts/τTs/τ-e-Ts/τ)×IL,k-1+e-Ts/τ×Ip,k-1---(2)]]>本發(fā)明所用標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)、步驟(2)中所用開(kāi)路電壓值和步驟(3)卡爾曼濾波算法中所用有關(guān)矩陣、參數(shù)都需要在應(yīng)用本發(fā)明前通過(guò)電池組復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理得到，下面介紹的內(nèi)容均與此有關(guān)。首先說(shuō)明電池組復(fù)合脈沖試驗(yàn)時(shí)具體過(guò)程圖6所示為復(fù)合脈沖試驗(yàn)的連接圖，電池試驗(yàn)臺(tái)控制電池組充電或放電。圖7所示為復(fù)合脈沖試驗(yàn)的全過(guò)程示意圖，圖中同時(shí)給出了隨著試驗(yàn)進(jìn)行產(chǎn)生的電池組SOC的變化。在進(jìn)行復(fù)合脈沖試驗(yàn)前電池組要處于滿荷電狀態(tài)(SOC＝1)，復(fù)合脈沖試驗(yàn)結(jié)束時(shí)電池組SOC為0。全過(guò)程的復(fù)合脈沖試驗(yàn)由3個(gè)子試驗(yàn)循環(huán)構(gòu)成，各子試驗(yàn)分別為圖7中標(biāo)記出的試驗(yàn)a、試驗(yàn)b和試驗(yàn)c。試驗(yàn)a為在具體SOC點(diǎn)進(jìn)行的復(fù)合脈沖試驗(yàn)，持續(xù)時(shí)間Ta為60秒。圖8所示為在電池組某個(gè)SOC點(diǎn)進(jìn)行的復(fù)合脈沖試驗(yàn)的電流示意圖，正電流表示放電，負(fù)電流表示充電。圖9所示為與圖8中電流變化對(duì)應(yīng)的電池組電壓響應(yīng)示意圖。在不同的SOC點(diǎn)，電池組的電壓值和電壓變化幅值會(huì)有不同，但電壓曲線的形狀與圖9相近。圖8中放電電流Id在數(shù)值上等于CN，充電電流Ic在數(shù)值上等于0.75CN，各時(shí)間點(diǎn)定義為t2-t1＝t5-t4＝10秒，T4-t3＝40秒。試驗(yàn)a共需要進(jìn)行9次，分別在0.9、0.8至0.1的九個(gè)SOC點(diǎn)完成。試驗(yàn)b為CN/3恒流放電試驗(yàn)(此處CN表示電池的額定容量，用額定容量的倍數(shù)表示電流大小是電化學(xué)應(yīng)用中的通用表示方法，如果電池額定用量為60Ah，CN/3就是20A)，恒流放電試驗(yàn)的目的是為了使電池組的SOC減少0.1。試驗(yàn)持續(xù)時(shí)間為T(mén)b，Tb的具體數(shù)值與CN/3庫(kù)倫效率有關(guān)，該效率值通過(guò)通用的庫(kù)侖效率試驗(yàn)在進(jìn)行復(fù)合脈沖試驗(yàn)前得到。試驗(yàn)c為電池組的擱置試驗(yàn)(電池組工作電流為0)，試驗(yàn)持續(xù)時(shí)間Tc為1小時(shí)。試驗(yàn)c的目的是使電池組在放電后的電壓恢復(fù)至開(kāi)路電壓。完成全部復(fù)合脈沖試驗(yàn)需要的總時(shí)間為9Ta+10Tb+10Tc。下面說(shuō)明如何基于復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)基于電路原理，將標(biāo)準(zhǔn)電池模型中的變量和參數(shù)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系用狀態(tài)空間模型形式表述得到式(3)。式(3)選取的狀態(tài)為模型中電容Cb的電壓Ub和電容Cp的電壓Up。標(biāo)準(zhǔn)電池模型中負(fù)載電壓UL和電路元件電壓之間的關(guān)系由式(4)描述，式(5)是式(4)的離散形式，Δt為離散時(shí)間點(diǎn)的間隔。復(fù)合脈沖試驗(yàn)過(guò)程中試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)間Δt為0.5秒。U·bU·p=000-1cpRpUbUp+1cb1cp[IL][UL]=-1-1UbUp+[-Ro][IL]+[Uoc]---(3)]]>UL=Uoc-1Cb∫ILdt-RoIL-RpIp---(4)]]>U‾L,i=U‾oc-1Cb(ΣILΔt)i-RoIL,i-RpIp,i---(5)]]>通過(guò)電池試驗(yàn)臺(tái)測(cè)量得到的離散復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)是電流IL，i和電壓對(duì)應(yīng)每個(gè)SOC點(diǎn)的復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)，就是120個(gè)電流、電壓數(shù)據(jù)對(duì)。式(5)中的兩個(gè)子項(xiàng)(∑ILΔt)i和Ip，i由極化時(shí)間常數(shù)τ、采樣時(shí)間Δt和電流IL，i計(jì)算得到，計(jì)算公式如式(6)所示。(∑ILΔt)i、IL，i和Ip，i是標(biāo)準(zhǔn)電池模型的四個(gè)參數(shù)，均包含在式(5)中。在極化時(shí)間常數(shù)τ值確定的情況下，式(5)中對(duì)應(yīng)復(fù)合脈沖試驗(yàn)120個(gè)時(shí)間點(diǎn)的(∑ILΔt)i、IL，i和Ip，i均可以算出。電池組的極化時(shí)間常數(shù)的取值范圍為1～20秒，極化時(shí)間常數(shù)具有最優(yōu)值，標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)與最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)。最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)又與最大回歸判定系數(shù)對(duì)應(yīng)，使用小于最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)的時(shí)間或大于最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)的時(shí)間進(jìn)行線性回歸，得到的判定系數(shù)都小于最大回歸判定系數(shù)。使用Excel軟件運(yùn)用回歸分析功能辨識(shí)模型參數(shù)，具體步驟如下第一步將1～20秒時(shí)間范圍20等分，得到1～20共20個(gè)待選極化時(shí)間常數(shù)；第二步，在20個(gè)Excel數(shù)據(jù)表中，分別計(jì)算并列出與待選極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的四個(gè)數(shù)據(jù)列，分別為(∑ILΔt)i、IL，i和Ip，i；第三步運(yùn)用Excel的回歸分析功能，計(jì)算得到20組與待選極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)Uoc、Cb、Ro和Rp，同時(shí)得到20個(gè)與待選極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的回歸判定系數(shù)；第四步，比較各個(gè)回歸判定系數(shù)，將與最大的判定系數(shù)對(duì)應(yīng)的極化時(shí)間常數(shù)確定為最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)，最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)就是模型參數(shù)。(ΣILΔt)i=(ΣILΔt)i-1+(IL,i+IL,i-12)×ΔtIp,i=(1-1-e-Δt/τΔt/τ)×IL,i+(1-e-Δt/τΔt/τ-e-Δt/τ)×IL,i-1+e-Δt/τ×Ip,i-1---(6)]]>由標(biāo)準(zhǔn)電池模型參數(shù)，得到電池開(kāi)路電壓Uoc與SOC的關(guān)系曲線，該曲線是估計(jì)SOC用的開(kāi)路電壓法的依據(jù)。如圖4所示，開(kāi)路電壓法是通過(guò)Uoc與SOC的關(guān)系使用電池組的電壓反查其SOC。該方法雖然簡(jiǎn)單，但誤差過(guò)大(超過(guò)20％)?？柭鼮V波理論用于SOC估計(jì)，要求電池系統(tǒng)的觀測(cè)方程中建立起被估計(jì)狀態(tài)SOC與系統(tǒng)輸出向量UL的函數(shù)關(guān)系。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)電池模型，需要知道歐姆內(nèi)阻Ro和開(kāi)路電壓Uoc與SOC的數(shù)學(xué)關(guān)系。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)電池模型在不同SOC的參數(shù)，用曲線擬合的方法得到“歐姆內(nèi)阻-SOC”數(shù)學(xué)關(guān)系如式(7)所示，“開(kāi)路電壓-SOC”數(shù)學(xué)關(guān)系如式(8)所示。兩個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系都是三次多項(xiàng)式，a1、a2、a3、a4，b1、b2、b3、b4均為由模型參數(shù)得到的擬合系數(shù)。Ro＝f1(SOC)＝a1·(SOC)3+a2·(SOC)2+a3·(SOC)+a4(7)Uoc＝f2(SOC)＝b1·(SOC)3+b2·(SOC)2+b3·(SOC)+b4(8)下面介紹如何求取本發(fā)明步驟(3)中卡爾曼濾波算法用到的各個(gè)矩陣和參數(shù)式(9)是估計(jì)電池SOC所用安時(shí)計(jì)量法的微分形式，其中η為電池的庫(kù)倫效率。將式(3)所示標(biāo)準(zhǔn)電池模型狀態(tài)空間方程與式(9)結(jié)合，得到式(10)所示的連續(xù)形式的電池狀態(tài)空間模型，模型的三個(gè)狀態(tài)分別為儲(chǔ)能大電容Cb的電壓Ub、極化電容Cp的電壓Up和SOC?？柭鼮V波計(jì)算所需矩陣均要由式(10)推導(dǎo)得到。SOC·=-ηIL/CN---(9)]]>U.bUp.SOC.=0000-1cpRp0000UbUpSOC+1Cb1Cp-ηCN[IL][UL]=-1-10UbUpSOC+[-Ro][IL,k]+[Uoc]---(10)]]>對(duì)式(10)進(jìn)行離散化，得到離散后的狀態(tài)空間模型如式(11)所示，其中Ts表示離散數(shù)據(jù)點(diǎn)IL，k和UL，k的時(shí)間間隔，對(duì)應(yīng)電動(dòng)汽車(chē)上電池管理系統(tǒng)的采樣時(shí)間。Ub,k+1Up,k+1SOCk+1=10001-TsCpRp0001Ub,kUp,kSOCk+TsCbTsCp-ηTsCN[IL,k][UL,k]=-1-10Ub,kUp,kSOCk+[-R0][IL]+[Uoc]---(11)]]>基于式(10)定義中間計(jì)算矩陣Fk和k分別為Fk=0000-1CpRp0000,]]>得到系統(tǒng)狀態(tài)矩陣Xk、系統(tǒng)矩陣控制輸入矩陣和觀測(cè)矩陣的計(jì)算式如下Xk=Ub,kUp,kSOCk,]]>A^k=l+FkTs=10001-TsCpRp0001,]]>uk＝[IL，k]C^k=∂UL∂X|X=Xk=∂UL∂Ub∂UL∂Up∂UL∂SOC]|X=Xk=-1-1∂(Uoc-RoIL)∂SOC]]>=-1-1∂Uoc∂SOC-IL×∂Ro∂SOC]]>矩陣中的和分別由式(12)和式(13)計(jì)算。在式(11)中，可以找到Xk、和Uk的對(duì)應(yīng)矩陣。∂Uoc∂SOC=3b1·(SOC)2+2b2·(SOC)+b3---(12)]]>∂Ro∂SOC=3a1·(SOC)2+2a2·(SOC)+a3---(13)]]>通過(guò)試驗(yàn)證明，本發(fā)明具有初始SOC誤差相對(duì)小，SOC估計(jì)值向SOC真值收斂速度快，環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、計(jì)算量較小，準(zhǔn)確度高的優(yōu)點(diǎn)。圖1電池管理系統(tǒng)工作示意圖。圖2電池管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。圖3標(biāo)準(zhǔn)電池模型的電路結(jié)構(gòu)。圖4本發(fā)明的3個(gè)步驟。圖5用于估計(jì)SOC的開(kāi)路電壓法的原理示意圖。圖6復(fù)合脈沖試驗(yàn)硬件連接圖。圖7復(fù)合脈沖試驗(yàn)全過(guò)程示意圖。圖8復(fù)合脈沖試驗(yàn)電流示意圖。圖9復(fù)合脈沖試驗(yàn)電壓示意圖。圖10實(shí)施本發(fā)明的五個(gè)具體步驟。圖11某80Ah鎳氫電池組在SOC為0.6時(shí)復(fù)合脈沖試驗(yàn)電壓變化曲線。圖12某80Ah鎳氫電池組歐姆內(nèi)阻與SOC的數(shù)學(xué)關(guān)系及曲線a)標(biāo)準(zhǔn)電池模型歐姆內(nèi)阻參數(shù)值的各點(diǎn)連線；b)電池歐姆內(nèi)阻擬合曲線，擬合公式為y＝269.47x3-393.33x2+199.28x+386.21。圖13某80Ah鎳氫電池組“開(kāi)路電壓-SOC”關(guān)系曲線c)標(biāo)準(zhǔn)電池模型開(kāi)路電壓參數(shù)值的各點(diǎn)連線；d)電池歐姆內(nèi)阻擬合曲線，擬合公式為y＝-126.76x3+238.53x2-149.61x+265.97。圖14某80Ah鎳氫電池的庫(kù)倫效率曲線。圖15單個(gè)工況試驗(yàn)循環(huán)的示意圖。圖16某80Ah鎳氫電池組工況試驗(yàn)的電流曲線和電壓曲線。圖17工況試驗(yàn)條件下不同初始SOC時(shí)的SOC估計(jì)曲線e)初始SOC為0.843的SOC估計(jì)曲線；f)初始SOC為0.743的SOC估計(jì)曲線；g)初始SOC為0.543的SOC估計(jì)曲線；h)初始SOC為0.443的SOC估計(jì)曲線；i)SOC的真實(shí)值(初始SOC為0.643)。具體實(shí)施例方式如圖10所示，具體實(shí)施本發(fā)明的五個(gè)步驟分別為第一步進(jìn)行電池組復(fù)合脈沖試驗(yàn)；第二步處理復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)，辨識(shí)得到標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)并得到電池組“開(kāi)路電壓-SOC”曲線；第三步提取標(biāo)準(zhǔn)電池模型的“歐姆內(nèi)阻-SOC”和“開(kāi)路電壓-SOC”數(shù)學(xué)關(guān)系；第四步構(gòu)建完整的基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的卡爾曼濾波SOC估計(jì)算法；第五步，將算法應(yīng)用于電池管理系統(tǒng)，實(shí)施估計(jì)電動(dòng)汽車(chē)電池組的SOC。上面提到的第五步是本發(fā)明的具體應(yīng)用，前四步是運(yùn)用本發(fā)明之前必不可少的準(zhǔn)備工作。下面以一由320單體串聯(lián)而成，額定容量為80Ah的鎳氫電池組為對(duì)象，介紹本發(fā)明的的實(shí)施過(guò)程。第一步進(jìn)行電池組復(fù)合脈沖試驗(yàn)。復(fù)合脈沖試驗(yàn)放電電流Id取為80A，充電電流Ic取為60A。圖11所示為鎳氫電池組在SOC為0.6時(shí)進(jìn)行復(fù)合脈沖試驗(yàn)得到電池組電壓曲線，該曲線由120個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成。完成全部SOC點(diǎn)的復(fù)合脈沖試驗(yàn)后，共可以得到9條與圖11形狀相近的曲線。第二步復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理。使用多元線性回歸方法分別對(duì)不同SOC點(diǎn)的復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到對(duì)應(yīng)各SOC點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)電池模型參數(shù)。具體的模型參數(shù)辨識(shí)工作用Excel軟件的回歸分析功能完成。進(jìn)行回歸分析時(shí)，要選取多個(gè)極化時(shí)間常數(shù)τ，得到同一個(gè)SOC點(diǎn)的多組模型參數(shù)，將回歸判定系數(shù)最大的一組作為最終的模型參數(shù)。模型參數(shù)中的Cp不是通過(guò)線性回歸直接得到，而是在得到Rp后，由τ和Rp計(jì)算得到。表1所示為80Ah鎳氫電池組在不同SOC點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)電池模型參數(shù)。由表1中標(biāo)準(zhǔn)電池模型參數(shù)Uoc的值得到Uoc與SOC的關(guān)系曲線如圖5所示。第三步提取標(biāo)準(zhǔn)電池模型的“歐姆內(nèi)阻-SOC”和“開(kāi)路電壓-SOC”數(shù)學(xué)關(guān)系?；诒韑中模型參數(shù)Uoc和Ro的值使用三次多項(xiàng)式擬合得到以SOC為自變量的開(kāi)路電壓Uoc和歐姆內(nèi)阻Ro的計(jì)算公式，分別為式(14)和式(15)。Ro與SOC的函數(shù)關(guān)系曲線如圖12所示，Uoc與SOC的函數(shù)關(guān)系曲線如圖13所示。表1標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)<tablesid="table1"num="001"><tablewidth="670">SOCτ(s)Uoc(V)Cb(F)Ro(mΩ)Rp(mΩ)Cp(F)0.19403.11320.86253.3043.50206.920.28411.65366.66244.7938.53207.650.37417.30463.12237.7740.32173.610.47420.34464.33238.3l35.6l196.600.57422.00467.32233.5839.86175.630.67423.34492.38236.5833.50208.980.76425.09526.38230.7738.43156.130.86430.15407.26237.2933.75177.770.94444.38331.92231.1846.4086.21</table></tables>Ro＝-126.76SOC3+238.53SOC2-149.61SOC+265.97(14)Uoc＝269.47SOC3-393.33SOC2+199.28SOC+386.21(15)第四步構(gòu)建基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的卡爾曼濾波SOC估計(jì)算法所需的觀測(cè)矩陣根據(jù)式(14)和式(15)計(jì)算得到式(16)所示的觀測(cè)矩陣的表達(dá)式。C^k=∂UL∂X|X=Xk=∂UL∂Ub∂UL∂Up∂UL∂SOC|X=Xk=-1-1∂Uoc∂SOC-IL×∂Ro∂SOC---(16)]]>=[-1-1(380.28IL+808.41)SOCk2-(477.06IL+786.66)SOCk+(149.61IL+199.28)]]]>基于鎳氫電池組在不同電流的恒流全過(guò)程充電、放電試驗(yàn)數(shù)據(jù)，由式(17)計(jì)算得到圖14所示的庫(kù)倫效率曲線。式(17)中，Qcharge為在試驗(yàn)電流下充入的總電量，Tcharge為在試驗(yàn)電流下的充電總時(shí)間，Qdischarge為在試驗(yàn)電流下放出的總電量，Tdischarge為在試驗(yàn)電流下的放電總時(shí)間。η=QdischargeQcharge=TdischargeTcharge---(17)]]>給定預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差陣P0為0.250000.250000.25,]]>系統(tǒng)噪聲方差矩陣Qk為0，觀測(cè)噪聲方差矩陣Rk為0.5。由于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)已經(jīng)獲得，至此，只要通過(guò)電池管理系統(tǒng)采集了電池試驗(yàn)數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的電池SOC估計(jì)。第五步，將算法應(yīng)用于電池管理系統(tǒng)。針對(duì)相同的電池試驗(yàn)數(shù)據(jù)，在Matlab計(jì)算環(huán)境中運(yùn)用本發(fā)明的具體算法估計(jì)電池SOC和在實(shí)車(chē)上用電池管理系統(tǒng)估計(jì)電池SOC的效果是一致的。這里用Matlab數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)來(lái)說(shuō)明本發(fā)明在電池管理系統(tǒng)中的應(yīng)用效果。這里進(jìn)行Matlab數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)的電池試驗(yàn)數(shù)據(jù)是80Ah鎳氫電池組的工況試驗(yàn)數(shù)據(jù)。該工況是《USABC電池試驗(yàn)手冊(cè)》中定義的純電動(dòng)汽車(chē)電池組的功率時(shí)間工況試驗(yàn)，其定義如圖15所示，全長(zhǎng)1372秒。鎳氫電池組工況試驗(yàn)如圖16所示，共完成了8.08個(gè)循環(huán)，歷時(shí)11085秒，最大放電電流129.20A，最大充電電流63.76A。試驗(yàn)中初始SOC為0.643，終止SOC為0.16。由于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采樣時(shí)間是1秒，應(yīng)用本發(fā)明時(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間間隔為1秒。依據(jù)電池組工況試驗(yàn)的電壓測(cè)量值用開(kāi)路電壓法估計(jì)出電池組的初始SOC是0.835。為了考察SOC估計(jì)算法對(duì)不同誤差初始SOC的收斂性，進(jìn)行Matlab數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)時(shí)分別取初始SOC(SOC0)為0.443、0.543、0.743和0.843進(jìn)行計(jì)算。圖17所示為與不同初始SOC對(duì)應(yīng)的SOC估計(jì)曲線。圖中曲線顯示，基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的卡爾曼濾波算法對(duì)不同初始SOC都有明顯的收斂作用，且在初始SOC不同時(shí)，濾波算法都有很高的SOC估計(jì)精度(誤差小于4％)。對(duì)于本發(fā)明，電池管理系統(tǒng)(如圖3所示)中的數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)采集負(fù)載電壓信號(hào)Yk，IL，k，ECU實(shí)施基于卡爾曼濾波的SOC估計(jì)算法，計(jì)算和判斷所需的參數(shù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)模塊中，當(dāng)達(dá)到充放電終止?fàn)顟B(tài)時(shí)電池管理系統(tǒng)通過(guò)報(bào)警模塊發(fā)出報(bào)警信息。本發(fā)明采用的標(biāo)準(zhǔn)電池模型因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，卡爾曼濾波所涉及的矩陣運(yùn)算在本算法中計(jì)算量不大，因此該發(fā)明可直接應(yīng)用于現(xiàn)有的電池管理系統(tǒng)而不需要提高硬件指標(biāo)，處理器采用16位單片機(jī)即可。權(quán)利要求1.基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的鎳氫動(dòng)力電池荷電狀態(tài)的估計(jì)方法，其特征在于，依次含有以下步驟步驟(1)，使用電池試驗(yàn)臺(tái)控制鎳氫動(dòng)力電池組充電或放電，以進(jìn)行電池組復(fù)合脈沖試驗(yàn)，獲取在設(shè)定的SOC點(diǎn)下電池組的電壓隨時(shí)間變化的曲線；所述SOC是電池組的荷電狀態(tài)，表示電池組剩余電量與額定容量CN之比，在滿荷電狀態(tài)下SOC是1，電池組沒(méi)電時(shí)SOC為0，把SOC值在1～0之間按0.9，0.8，…，0.1，0共等分為10個(gè)間隔，復(fù)合脈沖試驗(yàn)共進(jìn)行9次，分別在0.9，0.8，…，0.1共9個(gè)SOC點(diǎn)完成，全過(guò)程的復(fù)合脈沖試驗(yàn)由以下3個(gè)子試驗(yàn)共循環(huán)9次構(gòu)成，試驗(yàn)臺(tái)的數(shù)據(jù)采樣時(shí)間為0.5秒試驗(yàn)a為在具體SOC點(diǎn)進(jìn)行的復(fù)合脈沖試驗(yàn)，持續(xù)時(shí)間Ta秒，Ta＝放電時(shí)間+充放電間隔時(shí)間+充電時(shí)間，放電電流Id＝CN，充電電流Ic＝0.75CN，放電時(shí)間10秒，充放電間隔時(shí)間40秒，充放電間隔時(shí)間在放電電流至0時(shí)開(kāi)始，充電時(shí)間10秒；在Ta時(shí)間內(nèi)，電池試驗(yàn)臺(tái)采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)依次用i標(biāo)記(i＝1，2……120)；試驗(yàn)b為CN/3恒流放電試驗(yàn)，試驗(yàn)持續(xù)時(shí)間為T(mén)b，在Tb內(nèi)使電池組的SOC減少0.1，Tb的值與CN/3庫(kù)倫效率有關(guān)，是給定的；試驗(yàn)c為電池組的擱置試驗(yàn)，電池組工作電流為0，擱置時(shí)間Tc為1小時(shí)，使電池組放電后的電壓恢復(fù)至接近開(kāi)路電壓Uoc，供下一個(gè)循環(huán)使用；全部復(fù)合脈沖試驗(yàn)需時(shí)9Ta+10Tb+10Tc，通過(guò)復(fù)合脈沖試驗(yàn)得到9條不同SOC點(diǎn)的充放電時(shí)的電池組電壓曲線，在每個(gè)SOC點(diǎn)的復(fù)合脈沖試驗(yàn)電壓曲線由120個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成；步驟(2)，在普通計(jì)算機(jī)上使用Excel軟件處理各SOC點(diǎn)的復(fù)合脈沖試驗(yàn)數(shù)據(jù)，辨識(shí)標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)；其中所述標(biāo)準(zhǔn)電池模型是美國(guó)愛(ài)達(dá)荷國(guó)家實(shí)驗(yàn)室推薦的標(biāo)準(zhǔn)電池模型該模型由理想電壓源表示電池的開(kāi)路電壓Uoc，依次與該Uoc正極串聯(lián)的是Cb、Ro，與該Uoc負(fù)極串聯(lián)的是Rp和Cq的并聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，其中Ro為歐姆內(nèi)阻，Rp為極化內(nèi)阻，Cp為極化電容，極化時(shí)間常數(shù)τ＝RpCp，Cb為儲(chǔ)能大電容，該串聯(lián)式標(biāo)準(zhǔn)電池模型的端電壓為UL，等于負(fù)載電壓，電流IL為負(fù)載電流，Ip為極化電流，Uo、Ub、Up分別為Ro、Cb、Cp兩端的電壓；使用Excel軟件運(yùn)用回歸分析功能依次按以下步驟辨識(shí)出對(duì)應(yīng)電池組SOC的模型參數(shù)步驟(2.1)，把1～20秒時(shí)間范圍20等分，得到20個(gè)待選極化時(shí)間常數(shù)；步驟(2.2)，在Excel軟件中，給出20個(gè)Excel數(shù)據(jù)表，每個(gè)數(shù)據(jù)表進(jìn)行與一個(gè)待選極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)辨識(shí)工作，每個(gè)Excel數(shù)據(jù)表中只是待選極化時(shí)間常數(shù)不同，計(jì)算過(guò)程均相同；具體到一個(gè)Excel數(shù)據(jù)表中的處理過(guò)程，要計(jì)算并列出與待選極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的四個(gè)數(shù)據(jù)列，數(shù)據(jù)列的行數(shù)為120，分別為在第i個(gè)采樣時(shí)間間隔內(nèi)的負(fù)載電壓電容Cb上在第i個(gè)采樣時(shí)間間隔Δt內(nèi)的電荷量(∑ILΔt)i、負(fù)載電流IL，i和極化電流Ip，i；其中U‾L,i=U‾oc-1Cb(ΣILΔt)i-RoIL,i-RpIp,i(ΣILΔt)i=(ΣILΔt)i-1+(IL,i+IL,i-12)×ΔtIp,i=(1-1-e-Δt/τΔt/τ)×IL,i+(1-e-Δt/τΔt/τ-e-Δt/τ)×IL,i-1+e-Δt/τ×Ip,i-1;]]>步驟(2.3)，運(yùn)用Excel軟件的回歸分析功能，計(jì)算得到20組與待選極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)Uoc(V)、Cb(F)、Ro(mΩ)、Rp(mΩ)，同時(shí)得到20個(gè)與待選極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的回歸判定系數(shù)；步驟(2.4)，比較所選擇不同極化時(shí)間常數(shù)下的各個(gè)回歸判定系數(shù)，將與最大的判定系數(shù)對(duì)應(yīng)的極化時(shí)間常數(shù)確定為最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)，最優(yōu)極化時(shí)間常數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)就是最終的模型參數(shù)，分別為SOC、τ(s)、Uoc(V)、Cb(F)、Ro(mΩ)、Rp(mΩ)和Cp(F)，Cp由公式Cp＝τ/Rp算得，()內(nèi)是單位；步驟(3)，提取標(biāo)準(zhǔn)電池模型的“歐姆內(nèi)阻Ro-SOC”和“開(kāi)路電壓Uoc-SOC”兩個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系；根據(jù)步驟(2.4)得到的在不同SOC下的標(biāo)準(zhǔn)電池模型參數(shù)Uoc和Ro的值使用三次多項(xiàng)式擬合得到以SOC為自變量的“Ro-SOC”數(shù)學(xué)關(guān)系和“Uoc-SOC”數(shù)學(xué)關(guān)系如下Ro＝a1·(SOC)3+a2·(SOC)2+a3·(SOC)+a4；Uoc＝b1·(SOC)3+b2·(SOC)2+b3·(SOC)+b4；其中，a1、a2、a3、a4，b1、b2、b3、b4均為由模型參數(shù)得到的擬合系數(shù)；步驟(4)，根據(jù)步驟(3)的結(jié)果，構(gòu)建完整的基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的卡爾曼濾波SOC估計(jì)算法所需要的觀測(cè)矩陣C^k=∂UL∂X|X=Xk=[-1-1∂Uoc∂SOC-IL×∂Ro∂SOC],]]>其中∂Uoc∂SOC=3b1·(SOC)2+2b2·(SOC)+b3∂Ro∂SOC=3a1·(SOC)2+2a2·(SOC)+a3;]]>步驟(5)，用電池管理系統(tǒng)中的計(jì)算單元ECU在電動(dòng)汽車(chē)上估計(jì)鎳氫動(dòng)力電池組SOC，其具體步驟如下步驟(5.1)，電池管理系統(tǒng)中的計(jì)算單元ECU初始化如下參數(shù)電池額定容量CN和庫(kù)倫效率η；系統(tǒng)噪聲方差矩陣Qk，取為0；觀測(cè)噪聲方差矩陣Rk，取為電池管理系統(tǒng)電壓傳感器測(cè)量誤差；預(yù)測(cè)誤差協(xié)方差陣初值P0，取為系統(tǒng)狀態(tài)初值X0的方差；標(biāo)準(zhǔn)電池模型的以下參數(shù)理想電壓源電壓Uoc、儲(chǔ)能大電容Cb、歐姆內(nèi)阻Ro、極化內(nèi)阻Rp、極化電容Cp、極化時(shí)間常數(shù)τ，其中τ＝RpCp，所述標(biāo)準(zhǔn)電池模型是美國(guó)愛(ài)達(dá)荷國(guó)家實(shí)驗(yàn)室推薦的標(biāo)準(zhǔn)電池模型；電池管理系統(tǒng)的采樣時(shí)間為T(mén)s，各時(shí)間點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)間隔Ts，第一個(gè)采樣時(shí)刻為t0，電池管理系統(tǒng)的采樣時(shí)間與步驟(1)中電池試驗(yàn)臺(tái)的數(shù)據(jù)采樣時(shí)間之間沒(méi)有關(guān)系；步驟(5.2)，所述電池管理系統(tǒng)在第一采樣時(shí)刻t0測(cè)量鎳氫動(dòng)力電池組的開(kāi)路電壓Y0，得到鎳氫動(dòng)力電池SOC的初始值SOC0，從而由該SOC0根據(jù)“Uoc-SOC”關(guān)系得到系統(tǒng)狀態(tài)初始值X0；X0=Ub,0Up,0SOC0,]]>其中Ub，0＝0，Up，0＝0；步驟(5.3)，執(zhí)行下述卡爾曼濾波算法，得到不同時(shí)刻的SOC估計(jì)值，步驟如下步驟(5.3.1)，基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型電路結(jié)構(gòu)建立離散形式的電池狀態(tài)空間模型，k描述離散后的時(shí)間序列，與電池管理系統(tǒng)的采用時(shí)刻對(duì)應(yīng)，每個(gè)采樣時(shí)刻之間的時(shí)間間隔為電池管理系統(tǒng)的采樣時(shí)間TsUb,k+1Up,k+1SOCk+1=10001-TsCpRp0001Ub,kUp,kSOCk+TsCbTsCp-ηTsCN[IL,k][UL,k]=[-1-10]Ub,kUp,kSOCk+[-Ro][IL]+[Uoc];]]>步驟(5.3.2)，令Ub,kUp,kSOCk]]>為系統(tǒng)狀態(tài)矩陣Xk，TsCbTsCp-ηTsCN]]>為控制輸入矩陣10001-TsCpRp0001]]>為系統(tǒng)矩陣[IL，k]＝uk，步驟(5.3.3)，建立卡爾曼濾波算法X^k/k-1=A^k-1X^k-1/k-1+B^k-1uk-1Pk/k-1=A^k-1Pk-1/k-1A^k-1T+QkTsKk=Pk/k-1C^kT(C^kPk/k-1C^kT+RkTs)-1UL,k=Uoc,k-Rp,kIL,k-Ub,k-Up,kX^k/k=X^k/k-1+Kk(Yk-UL,k)Pk/k=(1-KkC^k)Pk/k-1k=1,2,......]]>Ub,k=(ΣILTs)k/Cb,kUp,k=Rp,kIp,k(ΣILTs)k=(ΣILTs)k-1+(IL,k+IL,k-12)×TsIp,k=(1-1-e-Ts/τTs/τ)×IL,k+(1-e-Ts/τTs/τ-e-Ts/τ)×IL,k-1+e-Ts/τ×Ip,k-1]]>其中Yk為電池管理系統(tǒng)測(cè)量的鎳氫動(dòng)力電池組電壓，UL，k為標(biāo)準(zhǔn)電池模型計(jì)算的鎳氫動(dòng)力電池組電壓，Pk/k-1為預(yù)測(cè)值均方差，為系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)值，Pk/k-1為預(yù)測(cè)值均方差，Kk為濾波增益矩陣，為狀態(tài)估計(jì)值，的第三個(gè)分量為SOC的估計(jì)值，Pk/k為估計(jì)值均方差，Cb，k、Uoc，k、Ro，k、Rp，k是對(duì)應(yīng)第k采樣時(shí)刻的標(biāo)準(zhǔn)電池模型參數(shù)，這些模型參數(shù)在計(jì)算時(shí)基于已有SOC點(diǎn)的模型參數(shù)對(duì)應(yīng)實(shí)時(shí)變化的SOC估計(jì)值通過(guò)線性插值得到。全文摘要本發(fā)明屬于電動(dòng)汽車(chē)智能信息處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，其特征在于，包含以下步驟進(jìn)行電池組復(fù)合脈沖試驗(yàn)，得到電池組充放電電壓曲線；基于所述試驗(yàn)數(shù)據(jù)得到標(biāo)準(zhǔn)電池模型的參數(shù)；提取標(biāo)準(zhǔn)電池模型的歐姆內(nèi)阻－SOC曲線以及開(kāi)路電壓－SOC曲線，并計(jì)算觀測(cè)矩陣；構(gòu)建完整的基于標(biāo)準(zhǔn)電池模型的卡爾曼濾波SOC估計(jì)算法，以及電池管理系統(tǒng)用SOC估計(jì)算法計(jì)算各個(gè)點(diǎn)下的SOC值。本方法具有初始SOC誤差相對(duì)小，SOC估計(jì)值向SOC真值收斂速度快，環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，計(jì)算量少，準(zhǔn)確度高的優(yōu)點(diǎn)。文檔編號(hào)G06F19/00GK101022178SQ20071006429公開(kāi)日2007年8月22日申請(qǐng)日期2007年3月9日優(yōu)先權(quán)日2007年3月9日發(fā)明者林成濤,田光宇,仇斌,陳全世,韓曉東申請(qǐng)人:清華大學(xué)