扩展卡尔曼粒子滤波法提升锂电池SOC估计精度

本文主要探讨了"基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的锂电池SOC(State of Charge)估计"这一主题。锂电池的荷电状态是电池管理系统的核心参数，它反映了电池剩余能量和电动汽车的续航能力。然而，电池在经过多次循环、承受大电流冲击以及温度变化后，其性能会发生变化，传统的卡尔曼滤波算法在处理这些因素导致的电池特性不确定性时，可能会出现较大的估计误差，甚至可能导致算法不稳定。 针对这一问题，研究者提出了一种改进的方法，即采用扩展卡尔曼粒子滤波算法。该算法结合了锂电池的混合噪声模型，能够同时估计锂电池的荷电状态和电流漂移噪声，有效抑制了算法的发散和噪声影响。这种方法的优势在于能够更准确地捕捉电池动态特性的变化，提高估计的精度和鲁棒性。 作者赵又群、周晓凤和刘英杰来自南京航空航天大学动力工程学院，他们通过仿真分析，利用充放电实验数据来验证这种基于扩展卡尔曼粒子滤波的SOC估计方法。结果显示，与传统方法相比，该算法在实际应用中表现出更好的性能，特别是在处理复杂电池环境下的估计任务时，显示出优越性。 论文的关键词包括锂电池、荷电状态、混合噪声模型和扩展卡尔曼粒子滤波，这表明文章的重点集中在锂电池管理系统的技术细节上，特别是如何运用高级的统计滤波技术来提升电池状态的精确预测。此外，中图分类号U463.9，DOI:10.3969/j.issn.1004132X.2015.03.019，以及2015年的期刊发表信息，也表明了本文是在电池管理领域的重要研究成果。 这篇论文提供了一种创新的电池管理策略，对于提高电动汽车的续航能力和电池寿命具有重要意义，也为后续的研究和实际应用提供了有价值的参考。