[发明专利]一种基于信息评估机制的锂电池模型参数辨识方法

权利要求书

1.一种基于信息评估机制的锂电池模型参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集处于动态工况的动力锂电池的信息量；

S2、基于采集的信息量，确定锂电池模型的参数辨识信息的评估系数；

S3、基于评估系数的变化趋势，通过最小二乘法对由采集的信息量计算得到的参数向量和协方差矩阵P_k进行更新，初始化参数P_mem和θ_mem，并判断更新后的锂电池模型对应的评估系数是否降低；

若是，则进入步骤S4；

若否，则进入步骤S5；

S4、将参数向量和协方差矩阵P_k分别记忆为参数P_mem和θ_mem，进入步骤S5；

S5、设定参数辨识的时间尺度T_l，并判断当前时间是否达到时间尺度；

若是，则进入步骤S6；

若否，则返回步骤S1；

S6、基于当前记忆的P_mem和θ_mem对锂电池模型参数进行辨识；

所述步骤S1中的信息量包括量测电流和量测电压；

所述步骤S2具体为：

S21、基于采集的信息量，计算敏感性向量S_y,k；

S22、基于每个时刻对应的敏感性向量S_y,k，以递推的形式确定费雪信息矩阵的逆矩阵

S23、根据逆矩阵确定参数辨识信息的评估系数C_k。

2.根据权利要求1所述的基于信息评估机制的锂电池模型参数辨识方法，其特征在于，所述步骤S21中的敏感性向量S_y,k为：

式中，S_y,k为在时刻k关于端部电压U_t的敏感性向量，R₀、R_p和C_p均为锂电池模型对应待辨识的参数；其中，其中I_t,k、I_t,k-1分别为k时刻和k-1时刻的电池电流，U_oc为电池的开路电压，U_t,k-1为k-1时刻的电池电压，分别为R₀、R_p和C_p的估算值，上标T为转置运算符；

所述步骤S22中的费雪信息矩阵的逆矩阵为：

式中，λ₂为信息评估对应的遗忘因子，为输出电压对应噪声的方差；

所述步骤S23中的评估系数C_k为：

式中，C_k为时刻k对应的评估系数，为中的对角元素，i＝1,2,3。

3.根据权利要求2所述的基于信息评估机制的锂电池模型参数辨识方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过最小二乘法对锂电池模型的参数向量和协方差矩阵P_k进行更新时的更新式为：

式中，K_k为k时刻的增益矩阵，P_k为k时刻的协方差矩阵，为k时刻的参数向量，λ₁为递推最小二乘对应的遗忘因子，x_k为输入向量，且x_k＝[I_k,I_k-1,U_oc-U_t,k-1]^T，其中I_k，I_k-1为k时刻与k-1时刻对应的电池电流，U_oc为电池的开路电压，U_t,k-1为k-1时刻的电池电压。

4.根据权利要求3所述的基于信息评估机制的锂电池模型参数辨识方法，其特征在于，所述步骤S6中，将P_mem和θ_mem分别赋值给协方差矩阵P_k和参数向量进而辨识得到的锂电池模型参数和分别为：

式中，T_s为采样间隔，且设为1秒，θ₁、θ₂、θ₃分别为参数向量中的三个参数。