本發(fā)明提供了一種
動力電池健康狀態(tài)估算方法,采用鋰離子電池二階Thevenin等效電路模型,并運用自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法對電池狀態(tài)進行實時估計。自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波算法結(jié)合無跡卡爾曼濾波算法和擴展卡爾曼算法,建立循環(huán)迭代關(guān)系,已知電池參數(shù)估計電池狀態(tài),再將電池狀態(tài)作為已知量估計模型參數(shù),以此類推進行遞推運算,實時估計電池SOC及歐姆內(nèi)阻。利用歐姆內(nèi)阻與電池SOH的函數(shù)對應(yīng)關(guān)系,可實時估計電池SOH。
聲明:
“動力電池健康狀態(tài)估算方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)