這個小項目來自于我大學畢業(yè)設(shè)計的放著模擬部分，目的是估計鋰電池的荷電狀態(tài)(SOC)。主要完成了擴展卡爾曼濾波(EKF)的實驗、參數(shù)辨識和仿真。完成無跡卡爾曼濾波(UKF)仿真。

主要的內(nèi)容

項目中包括鋰電池模型建立、參數(shù)辨識與驗證、SOC估計采用擴展卡爾曼濾波(EKF)，使用了兩種方式實現(xiàn)

1 Simulinks(EKF only)
2 腳本(包含EKF和UKF)

第一次嘗試

該模型的輸入包括電流和電壓來自于HPPC（混合脈沖功率特性）測試的電池數(shù)據(jù)。

文件EKFSim_R2016中使用了Thevenin等效電路模型和擴展卡爾曼濾波器，結(jié)構(gòu)如下。

估計曲線在電流脈沖區(qū)域有明顯的發(fā)散，在恒流放電區(qū)域逐漸收斂到真實值。

SOC和Up(RC元件在Thevenin ECM中的電壓)的估計值同步變化，這是由于它們處于相同的狀態(tài)向量中而，這可以在功能塊“EKF”中看到。

卡爾曼濾波根據(jù)UL(負載電壓)的觀測值與預測值的差，對包括SOC和Up在內(nèi)的狀態(tài)組進行更新。代碼表達如下。

X_upd = X_pre + K*(UL_obs-UL_pre);

改進

在改進之后，模塊之間的I/O關(guān)系變得更加清晰

腳本文件可以仿真在BBDST(北京公交車動態(tài)街道測試)工況和帶有觀測噪聲的恒流工況下的鋰離子電池放電過程，利用EKF/UKF方法估算電池荷電狀態(tài)。

腳本文件可以仿真在BBDST(北京公交車動態(tài)街道測試)工況和帶有觀測噪聲的恒流工況下的鋰離子電池放電過程，利用EKF/UKF方法估算電池荷電狀態(tài)。