UKF方法：提升蓄电池荷电状态SOC实时估算精度

本文档介绍了一种创新的基于 Unscented Kalman Filter (UKF) 的蓄电池荷电状态(SOC)估算方法，该方法针对电动汽车领域的电池管理至关重要。首先，作者详细描述了实验步骤，通过在不同温度和SOC条件下对电池进行充放电，收集电池开路电压的数据，然后通过数据拟合建立开路电压与SOC和温度之间的函数关系。这一过程确保了模型的准确性，因为它考虑了环境因素对电池性能的影响。 接着，文献提到利用恒流放电实验，结合《FreedomCAR电池试验手册》中的HPPC试验，对电池性能进行更深入的测试，通过对测试数据进行参数辨识，获取电池模型的参数。这种参数辨识是估计模型精度的关键步骤，它确保了电池行为的模拟能够准确反映实际性能。 UKF算法被精心设计用于估计电池的SOC，通过无迹变换处理非线性传递问题，克服了传统方法在实时性、计算复杂性和精度上的不足。无迹变换是一种优化的滤波技术，能有效地处理不确定性，并实时更新状态估计，这对于电动汽车的动力电池管理系统来说，意味着更高效的能效管理和更长的电池寿命。 此外，文档还提到了采用混合动力脉冲能力特性测试（HPPC）数据，选择PNGV（Peak Negative Gaussian Voltage，峰值负偏移电压）作为等效电路模型，通过最小二乘法来识别模型参数。这种方法确保了电池行为的动态特性能够在估算过程中得到准确反映。 总结起来，这项发明提供了一个基于UKF的电池SOC估算方法，通过精密的实验设计和数据分析，提高了电池荷电状态的实时估计精度，降低了硬件成本，对于电动汽车的高效运行和电池管理具有重要意义。该方法不仅适用于锂离子电池，也可推广到其他类型的电池系统中，推动了电池管理技术的发展。