改进卡尔曼滤波法提升锂离子电池荷电状态估计精度

本文主要探讨了"基于改进卡尔曼滤波器的锂离子电池荷电状态(SOC)估计"这一主题。随着电池管理系统在电动汽车和便携式电子设备中的广泛应用，精确的SOC估计变得至关重要。然而，传统的卡尔曼滤波器(Kalman Filter, KF)方法在处理电池在不同环境条件下工作时，其准确性可能会受到影响，因为这些方法往往假设系统噪声和动态特性是固定的。 为了克服这一问题，研究者提出了一种新颖的电池SOC估计模型，该模型是在原有KF基础上进行优化的。首先，他们通过迭代优化的方式调整噪声方差，这有助于提高滤波器对实际环境变化的适应性。其次，引入了一个可变遗忘因子，它在每一轮估计中动态调整，旨在改善算法的收敛速度和估计精度。这种方法显著提升了算法的鲁棒性和稳定性。 此外，研究人员还采用人工神经网络(ANN)来构建测量方程，这进一步增强了模型的非线性建模能力，使得模型能够更好地捕捉到锂离子电池复杂的动态行为。ANN的引入不仅提高了模型的准确性，还使得它能学习和适应电池在不同充放电过程中的行为特性。 实验部分，研究者利用实际的锂离子电池数据进行了验证，结果显示，与传统KF方法相比，改进后的模型在各种环境条件下具有显著的优势，其SOC估计结果更为准确，这对于延长电池寿命、优化电池管理策略以及提高系统的整体性能都具有重要意义。 本文提出了一种结合了卡尔曼滤波器优化、遗忘因子调整和人工神经网络的创新方法，为锂离子电池的荷电状态估计提供了一种更精确且适应性强的解决方案，对于电池管理系统的发展具有积极的推动作用。