自适应多模型卡尔曼滤波：磷酸铁锂电池SOC估算与噪声补偿

本文主要探讨了实现基于多模型的自适应卡尔曼滤波算法在磷酸铁锂电池系统的应用。首先，作者针对电池的电化学特性，构建了一种二阶RC等效电路模型，通过对电池的静态标定实验和HPPC TEST结果的分析，确保模型的准确性。在恒流工况下，作者利用扩展卡尔曼滤波算法对电池的SOC（状态-of-charge，电池剩余电量）进行了在线监测，通过实地测试和Labview软件系统验证了算法的有效性。 然而，单纯依赖扩展卡尔曼滤波算法存在局限性，因为其在处理电池模型误差和噪声补偿方面不够理想。针对这个问题，本文提出了一个基于信息融合的噪声补偿扩展卡尔曼滤波算法。该算法通过考虑电池状态变量与观测变量在不同工作区间的不同特性，动态调整系统噪声估计参数，提高了算法在实际应用中的鲁棒性和准确性。相比于传统方法，这种自适应算法能更好地适应电池充放电过程中的SOC估计需求。 针对复杂工况条件，文章进一步引入自适应滤波算法，增强了算法在面对电池模型变化和噪声不确定性时的适应能力。作者通过对天津力神LR1865EC型号电池的研究，包括选择该电池为研究对象、建立模型、进行实验验证，以及设计和实现自适应算法，旨在开发出一种能够有效应对各种电流工况的SOC估计系统。 最终，通过Matlab的对比仿真实验，验证了基于多模型的自适应卡尔曼滤波算法在磷酸铁锂电池系统中的有效性和实用性。这项研究不仅改进了电池SOC估计的精度，还为实际电池管理系统提供了理论支持和工程实施的参考，对于提高电池管理系统的性能具有重要意义。