基于卡尔曼滤波的铅酸电池SOC实时估计方法：实验验证

实验设计是信息系统项目管理师（高级）研究中的重要环节，本实验聚焦于铅酸电池的荷电状态（State of Charge, SOC）实时估计。实验选择了卷绕式阀控铅酸蓄电池作为研究对象，电池规格为12V电压和48Ah容量，工作温度保持在25℃，初始SOC设置为0.7。研究中使用的传感器具备测量电压、电流和温度的能力，并支持LIN总线通信。 实验的核心在于设计一个恒流放电过程来验证算法对SOC的实时计算能力。通过图6所示的放电实验系统，电池被充满后以0.1C恒流放电，每次放电持续2小时，期间实时监控电流和端电压。放电后电池静置21小时再进行下一次放电，整个过程重复两次。放电过程中，电池传感器采集的数据包括放电电流和端电压，如图4所示，其中图4(a)展示了放电电流的变化，图4(b)则展示了放电端电压的变化。 基于这些数据，研究人员将两次放电后的电池端电压和电流导入MATLAB环境，利用Thevenin电路模型和铅酸电池的开路电压与SOC的关系曲线，实现了SOC估计的线性化。接着，实验采用卡尔曼滤波算法对电池SOC进行实时估算，这种方法相较于传统的安时积分法具有更高的精度，误差控制在5%以内，特别适合于在线监测汽车铅酸电池的状态。 此外，本文的研究背景是针对汽车铅酸蓄电池在线估计的需求，指出传统方法的不足，着重强调了基于卡尔曼滤波的新型SOC估计方法的优势。论文的作者王标、王跃飞、方海涛和毛亚歧分别来自合肥工业大学和安徽江淮汽车股份有限公司技术中心，他们在汽车电源系统、车载总线通信以及汽车电子领域有深入研究。论文的关键词包括自动控制技术、荷电状态、卡尔曼滤波和铅酸蓄电池，表明了研究工作的技术核心和应用领域。 总结来说，本实验设计不仅演示了铅酸电池SOC的实时估计过程，还通过实际应用展示了卡尔曼滤波在这一领域的有效性，对于提高电池管理系统性能和汽车电子设备的智能化具有重要意义。