自适应卡尔曼滤波在电池SOC估计中的应用

"自适应卡尔曼滤波原理-delphi com 深入编程" 本文主要探讨了自适应卡尔曼滤波在解决电动汽车电池剩余电量（SOC，State of Charge）估计问题中的应用。常规的卡尔曼滤波算法在处理电池SOC估计时，假设噪声为高斯白噪声并给予固定值，但在实际运行中，噪声特性往往是不确定的，这可能导致算法的估计误差随时间递归累积，最终引起发散，影响估计精度。 自适应卡尔曼滤波是为了应对这一挑战而提出的。在基本卡尔曼滤波的基础上，自适应卡尔曼滤波不仅估计电池的状态（如SOC），还同时估计系统的噪声和测量噪声。通过实时修正这些噪声参数，可以降低噪声对估计结果的影响，提高估计的准确性。自适应卡尔曼滤波的系统方程包括状态转移方程和测量方程，其中状态转移方程描述了状态变量随时间的变化，测量方程则反映了状态变量如何被观察到。 作者引用了Sage等人提出的一种基于观测量的噪声统计极大后验次优无偏估计器。该方法利用指数加权法来更新噪声的统计参数，权重系数βk遵循一定的递推规则，以此来不断优化噪声估计。具体地，通过计算H矩阵（由状态转移方程的雅可比矩阵的转置乘以其自身再转置得到）和使用指数加权平均，可以得到噪声参数的估计。 文章中提到的实例是将自适应卡尔曼滤波算法应用于电池的二阶RC等效电路模型中，通过引入SOC进入状态方程，构建电池状态模型。然后，利用指数加权方法得到极大后验次优无偏估计器，增强了对噪声的估计能力。为了验证算法的有效性，文章进行了Simulink仿真，通过仿真结果证明了自适应卡尔曼滤波在电池SOC估计中的优越性能。 关键词：荷电状态、等效电路模型、自适应卡尔曼滤波算法 这篇论文是长春工业大学与中国第一汽车股份有限公司技术中心合作项目的成果，作者团队包括李慧教授、肖伟硕士研究生以及骆万博，他们分别在过程控制与最优控制、信息处理与智能系统领域有深入研究。该研究对于电动汽车电池管理系统的优化和电池健康状态监控具有重要意义。