一阶RC模型参数拟合：LiFePO4电池SOC估算方法

本文档探讨了一阶RC模型在电池系统状态估计中的应用，特别是在磷酸铁锂(LiFePO4)电池的SOC（State of Charge，即电池剩余电量比例）估计中的重要角色。表3.1提供了不同电阻值(Rc)和电容值(Cp)下的相关参数，这些参数反映了电池充电和放电过程中的一阶动态特性。通过对这些参数的分析，研究者进行了参数拟合，进而绘制出了图3.10和图3.11，用以描述电池充放电过程中的SOC变化。 电池的SOC是电池管理系统(BMS)的关键性能指标，它直接影响到电池的使用寿命和电动汽车的性能。在这个项目中，天津力神LR1865EC型号电池被选为研究对象，通过对电池性能的实验测试，研究人员建立了电池的二阶RC模型，这是一个简化但有效的数学模型，用于近似电池的真实充放电行为。模型的建立和验证是通过实际的放电实验来完成的，这确保了模型在实际应用中的准确性和有效性。 接下来，文章关注于噪声补偿扩展卡尔曼滤波算法的应用。在恒流放电情况下，作者实现了扩展卡尔曼滤波算法来估算SOC，这种方法在实际操作中表现良好，但也指出存在误差来源，如传感器精度、模型不精确以及环境因素等。针对经典卡尔曼滤波算法在处理磷酸铁锂电池的SOC估计时可能遇到的困难，即模型在复杂电流工况下的鲁棒性不足，研究者提出了一个改进策略，即基于SOC工况放电信息的噪声补偿。这种创新方法将系统模型误差视为噪声，通过在不同工作区间加入补偿参数，增强了算法的鲁棒性和初值矫正能力，使得在各种电流条件下都能得到可靠的SOC估计。 这篇硕士论文的核心内容涵盖了电池模型的构建、优化算法的设计，以及如何通过噪声补偿来提升磷酸铁锂电池的SOC估计精度。这对于电池管理系统的开发和电池性能的优化具有重要的实践价值，也为其他类似电池类型的状态估计提供了参考。通过这些研究，作者不仅提升了电池管理系统的性能，还为电池健康管理和电动汽车整体效率的提升奠定了基础。