优化磷酸铁锂电池SOC估计：卡尔曼滤波与噪声补偿算法

本文研究内容与结构主要关注电动汽车和动力锂电池领域的State-of-Charge (SOC) 估计技术。随着电动车行业的迅速发展，对锂电池的SOC估计策略和电池管理系统的需求变得更为严格，需要在保证精度和可修正性的同时，兼顾实时性和快速响应。 研究首先从电池模型的建立入手，以磷酸铁锂（LiFePO4）电池为例，详细探讨了电池的工作原理和性能变化。通过实验平台收集大量数据，特别是电池的二阶RC等效电路模型，为后续的SOC估计提供了理论支持。 卡尔曼滤波法作为一种关键的估计方法，被用于电池SOC的实时监测。尽管其有良好的收敛性，适用于动态变化的系统，但在电池模型不精确时，可能会导致较大的估算误差，甚至可能造成数值不稳定。文章特别强调了这一点，并指出卡尔曼滤波在模型准确性上的局限性。 为了克服这些挑战，文章引入了其他方法，如神经网络法和模糊逻辑控制法，尽管它们在训练时间和样本参数方面需要投入更多，但在工程实践中的应用仍相对有限。例如，Hoo滤波方法在恒流放电情况下表现出一定的有效性，但并不适应所有复杂的工况。 文章的核心部分是针对LiFePO4电池设计了一种噪声补偿扩展卡尔曼滤波算法。该算法考虑了经典卡尔曼滤波在复杂电流工况下的不足，通过融合SOC工况放电信息，并将系统模型误差视为噪声进行处理，引入补偿参数，从而提升了算法在时变状态和噪声模型不准确条件下的估计精度和稳定性。这种改进有助于在各种苛刻工况下实现可靠的SOC估计，同时保持良好的初值校正能力。 此外，论文作者还贡献了通过天津力神LR1865EC电池的实验研究，验证了二阶RC等效电路模型的有效性，并通过实际设备实现了扩展卡尔曼滤波算法，包括恒流放电验证和误差源分析。 在整个研究过程中，作者遵循了学术诚信原则，提交了西南交通大学的学位论文，并获得了关于论文复制和数据库使用的授权。论文作者清楚地指出了他们在研究中的主要贡献，包括电池模型构建、算法开发以及噪声补偿技术的创新应用。整个研究不仅提升了对LiFePO4电池SOC估计的理解，也为实际的电动车电池管理系统设计提供了有价值的技术支持。