基于扩展卡尔曼滤波的LiFePO4电池SOC估计与噪声补偿研究

本篇论文主要探讨的是计算机系统结构中的电池管理系统（Battery Management System, BMS）在锂离子磷酸铁锂电池（Lithium Iron Phosphate, LiFePO4 Battery）的应用，具体聚焦于State of Charge (SOC) 的估算问题。论文以天津力神LRl865EC型号电池为例，首先通过前期电池性能实验数据，建立了电池的二阶RC等效电路模型，用于模拟电池的充放电行为。这一步是理论建模的基础，模型的准确性直接影响到后续SOC估算的精度。 在技术实现方面，论文介绍了一种扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法，用于在实际设备上实时估算电池的SOC。通过对恒流放电工况的实验验证，论文详细分析了算法的误差来源及其影响因素，表明EKF在常规情况下能够有效估算SOC，但对复杂电流工况的适应性有限。 针对经典卡尔曼滤波算法在处理磷酸铁锂电池SOC估计时的不足，作者提出了一个改进的噪声补偿扩展卡尔曼滤波算法。该算法的关键创新在于将系统模型误差视为噪声，并在不同工作区间动态调整补偿参数，从而增强了算法在面对复杂电流条件下的鲁棒性和性能。这种方法旨在解决传统滤波算法在适应变化环境时可能存在的初始状态估计偏差问题，提升了系统的实时性和准确性。 论文不仅提供了理论模型和算法设计，还展示了在不同时间点（如图6．10所示）的仿真结果，直观地展示了条件5下电池SOC的变化趋势以及算法的性能表现。通过这些仿真数据，读者可以评估算法在实际应用中的有效性，这对于电池管理系统的优化和电动汽车的续航能力提升具有重要意义。 这篇论文深入研究了磷酸铁锂电池的SOC估算问题，通过实验验证和理论优化，为提高BMS在LiFePO4电池中的性能提供了新的解决方案和技术思路，对于电池管理领域的研究人员和工程师具有较高的参考价值。