基于分数阶容积卡尔曼滤波的动力电池SOC估计方法
公开
摘要
基于分数阶容积卡尔曼滤波的动力电池SOC估计方法，涉及电池管理系统领域，解决现有技术对锂离子电池的SOC估计方法存在鲁棒性较差，且精度低等问题，本发明方法为：采集动力锂离子电池实验数据，并建立锂离子电池分数阶等效模型；基于分数阶模型输出电压表达式，对分数阶等效电路模型进行参数辨识。基于离散化的分数阶状态方程建立分数阶系统模型方程，对分数阶系统模型方程进行自适应分数阶平方根容积卡尔曼滤波，实现对锂离子电池的SOC的状态估计。本发明将容积卡尔曼滤波算法与分数阶模型相融合，发挥分数阶系统描述扩散等运动的准确性和稳定性，容积卡尔曼滤波算法在处理高维非线性问题比无迹卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法滤波效果更好。
基本信息
专利标题 ：
基于分数阶容积卡尔曼滤波的动力电池SOC估计方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114609525A
申请号 ：
CN202210299616.8
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张秀梅汤啸李慧孙雷臧明明
申请人 ：
长春工业大学
申请人地址 ：
吉林省长春市朝阳区延安大街2055号
代理机构 ：
长春众邦菁华知识产权代理有限公司
代理人 ：
朱红玲
优先权 ：
CN202210299616.8
主分类号 ：
G01R31/367
IPC分类号 ：
G01R31/367 G01R31/378 G01R31/382
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/367
••其软件，例如 使用建模或查找表进行电池测试
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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