[发明专利]基于UKF的电动汽车锂电池SOC估算

权利要求书

1.基于UKF的电动汽车锂电池SOC估算，其特征在于，包括以下步骤：

(A)根据锂电池的动态特性，建立锂电池的基于Thevenin改进型电路模型；

所述基于Thevenin改进型电路模型包括KiBaM模型和电池自放电效应的Thevenin模型，所述KiBaM模型对电池容量和电池SOC进行估算，所述Thevenin模型包括电池内阻R₁，极化电阻R₂，极化电容C_p，所述极化电阻R₂与极化电容C_p并联后再与所述电池内阻R₁串联。

(B)建立基于Thevenin改进型电路模型参数与SOC的函数关系，建立电池系统状态空间模型；

(C)对电池系统状态空间模型进行离散化处理；

(D)建立基于UKF算法的锂电池SOC估算模型对锂电池SOC进行估算；

(E)搭建电池检测系统的硬件平台，验证UKF算法的适用性。

2.根据权利要求1所述的基于UKF的电动汽车锂电池SOC估算，其特征在于：所述电池系统状态空间模型为：

U_L(t)＝f[SOC(t)]-R₁·i_L(t)-U_p(t)

其中，SOC₀为上个时刻电池剩余容量，Q₀为电池额定容量，η_T为温度修正系数，η_I为库伦效率修正系数。

3.根据权利要求2所述的基于UKF的电动汽车锂电池SOC估算，其特征在于：所述电池系统离散化状态空间模型为：

U_L(k)＝f(SOC_k)-R₁·i_L(k)-U_p(k)。

4.根据权利要求3所述的基于UKF的电动汽车锂电池SOC估算，其特征在于：所述基于UKF算法的锂电池SOC估算模型对锂电池SOC进行估算包括(1)SOC的预测和(2)SOC的校正；

(1)SOC的预测

初始化k-1时刻的SOC值与协方差，利用UT变换生成该时刻状态附近的2n+1个δ点：

将k-1时刻得到的δ点根据状态方程进行非线性的向后传播，可得到k时刻的状态变量的δ点集：

将k时刻生成的δ点集，通过UT变换加权求均值可得到k时刻状态变量的预测值的均值和协方差

将k时刻状态变量的δ点根据测量方程进行非线性的向后传播，可得到k时刻的输出变量δ点集：

U_L(k)＝a₄·(SOC_k)⁴+a₃·(SOC_k)³+a₂·(SOC_k)²+a₁·(SOC_k)¹+a₀-R₁·i_L(k)-U_p(k)

对k时刻输出的δ点集，通过UT变换加权求取均值和协方差可得到k时刻的输出变量的预测值即电池端电压均值和协方差：

(2)SOC的校正

计算k时刻状态变量和输出变量的联合协方差矩阵：

此时卡尔曼滤波增益：K_e＝P_xy/P_yy

k时刻状态更新：

k时刻状态变量协方差更新：。

5.根据权利要求1所述的基于UKF的电动汽车锂电池SOC估算，其特征在于：所述电池检测系统的硬件平台包括电池组、电压电流检测模块、光耦隔离模块、中央处理器(TMS320F28335)和显示模块。

6.根据权利要求5所述的基于UKF的电动汽车锂电池SOC估算，其特征在于：所述中央处理器中主程序先读取电池端电压值,读取充放电回路电流，读取电池温度，再将初值及检测得到的电池端电压和充电电流数据送入无迹卡尔曼滤波算法进行迭代，实时估算锂电池的荷电状态。