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申请/专利权人：上海电机学院

摘要：本发明提供了一种动力电池健康状态的估算方法，所述方法包括：建立动力电池的等效电路模型；搭建动力电池测试平台，测出电池模型中的电池内阻；使用两个扩展卡尔曼滤波器，初始化状态方程中的状态变量和协方差；将电池内阻作为第一个扩展卡尔曼滤波器的输入量，输出为SOC，建立相关的状态方程和观测方程；将第一个扩展卡尔曼滤波器的输出SOC作为第二个扩展卡尔曼滤波器的输入量，选择容量Q作为估算SOH的状态变量，建立相应的状态方程和观测方程；以及重复循环第一个和第二个扩展卡尔曼滤波算法，直至双扩展卡尔曼滤波算法结束，得到估计的SOC值和估计的容量值Q，根据所得到的容量值Q求得电池的SOH。本发明估算精度高。

主权项：1.一种动力电池健康状态的估算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：建立动力电池的等效电路模型；搭建动力电池测试平台，测出电池模型中的电池内阻；使用两个扩展卡尔曼滤波器，初始化状态方程中的状态变量和协方差；将电池内阻作为第一个扩展卡尔曼滤波器的输入量，输出为SOC，建立相关的状态方程和观测方程，采用EKF算法估计Q的状态方程及协方差公式为： PQk+1|k＝PQk|k+Rk，采用EKF算法估计SOC的状态方程及协方差公式为： Pxk+1|k＝AkPxk|kAΤk+Wk，对第一个扩展卡尔曼滤波器中SOC的状态进行量测更新，得到状态变量的量测更新方程以及预测的状态变量，公式为：Kxk+1|k＝Pxk+1|KCxΤk+1[Cxk+1Pxk+1|kCxk+1Τ+Vx]-1 Pxk+1＝[I-Kxk+1Cxk+1]Pxk+1|k并对第一个扩展卡尔曼滤波器中输出SOC进行提取，公式为： 将第一个扩展卡尔曼滤波器的输出SOC作为第二个扩展卡尔曼滤波器的输入量，选择容量Q作为估算SOH的状态变量，建立相应的状态方程和观测方程，对所述第二个扩展卡尔曼滤波器中Q的状态进行量测更新，得到状态变量的量测更新方程以及预测的状态变量，公式为：KQk+1|k＝PQk+1|KCQΤk+1[CQk+1PQk+1|kCQk+1Τ+VQ]-1 PQk+1＝[I-KQk+1CQk+1]PQk+1|k以及重复循环第一个和第二个扩展卡尔曼滤波算法，直至双扩展卡尔曼滤波算法结束，得到估计的SOC值和估计的容量值Q，根据所得到的容量值Q求得电池的SOH。

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