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申请/专利权人：华东理工大学;上海空间电源研究所
摘要：本发明提供一种电池荷电状态估计方法，包括：获取待测电池在UDDS工况下的电流电压数据，得到第一和第二组电流电压数据，并建立电池的电路模型及相应的状态空间表达式；根据第一组数据，采用FFRLS方法辨识得到开路电压，拟合得到开路电压‑电池荷电状态函数；根据第二组数据，采用MFFRLS方法在线辨识电池参数；基于状态空间表达式及电池参数，采用WMIUKF算法来估计电池荷电状态，并改变新息的时间窗口大小，根据电池荷电状态的估计精度选择最优的时间窗口大小；采用WMIAUKF算法来估计得到待测电池的电池荷电状态。本发明的电池荷电状态估计方法实现电池荷电状态的高精度估计且计算量较小。
主权项：1.一种电池荷电状态估计方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取待测电池在UDDS工况下的电流电压数据，得到第一组电流电压数据和第二组电流电压数据，并建立电池的电路模型及相应的状态空间表达式；步骤S2：根据第一组电流电压数据，采用带遗忘因子的递推最小二乘法辨识得到开路电压，并确定参考电池荷电状态；利用开路电压和参考电池荷电状态拟合得到开路电压-电池荷电状态函数；步骤S3：根据第二组电流电压数据，采用多时间尺度带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识电池参数，电池参数包括欧姆内阻、极化内阻和时间常数；步骤S4：基于步骤S1建立的状态空间表达式及步骤S3辨识的电池参数，对于第二组电流电压数据采用加权多新息无迹卡尔曼滤波算法来估计电池荷电状态，并改变新息的时间窗口大小，根据电池荷电状态的估计精度选择最优的时间窗口大小；步骤S5：基于步骤S1建立的状态空间表达式及步骤S3辨识的电池参数，设置步骤S4确定的时间窗口大小，采用加权多新息自适应无迹卡尔曼滤波算法来估计得到待测电池的电池荷电状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 上海空间电源研究所 一种电池荷电状态估计方法
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