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申请/专利权人：科润智能控制股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于Sage‑Husa高阶容积卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计方法，其基于二阶Thevenin模型建立了锂离子电池的系统状态空间模型（状态方程和观测方程模型），并通过6阶多项式拟合给出模型参数辨识方法，利用Sage‑Husa噪声估计器来实时估计电池系统噪声的统计特性，基于五阶球面径向容积准则，利用高阶容积卡尔曼滤波的噪声估值器，用于估计电池系统中未知噪声的均值和方差，从而大大提高了电池系统噪声统计特性未知条件下锂电池SOC估计的精度，最后，通过电池放电实验验证了所提算法的有效性。
主权项：1.一种基于Sage-Husa高阶容积卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计方法，其特征是包括以下步骤：步骤一，参数初始化，首先建立锂电池的状态方程和观测方程模型，之后初始化电压、电容及电阻的参数，导入生成的参数进行公式拟合；步骤二为状态更新，在该步骤中，首先利用公式21、公式22、公式25进行五阶球面径向容积计算，并计算对应的权重，之后根据公式20对误差协方差进行分解，之后利用公式23生成容积点后代入到状态方程，再通过公式24传播容积点，之后利用公式26估计系统的状态方程和状态误差协方差，再带入Sage-Husa滤波算法估计系统的过程噪声qk和过程噪声协方差矩阵QK；步骤三，观测更新，首先根据公式27对状态误差协方差进行分解，之后利用公式27生成容积点后将其代入到电池状态方程，通过公式28传播容积点，之后通过公式29估计系统观测方程值，通过使用Sage-Husa噪声估值器，估计电池系统观测噪声rk，之后通过公式30估计系统观测方差和互协方差，利用Sage-Husa噪声估值器估计观测噪声的方差矩阵Rk，之后通过公式31计算卡尔曼增益，之后通过公式32更新估计的电池状态，之后通过公式33更新状态估计误差协方差；步骤四，实时噪声估计更新，通过公式11、公式13和公式14，计算加权系数dk、状态噪声均值qk、状态噪声方差Qk、观测噪声均值rk、观测噪声方差Rk，并不断循环更新。
全文数据：
权利要求：
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