基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计.pptxVIP

基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计汇报人：2024-01-26

引言镍氢电池特性分析扩展卡尔曼滤波算法原理基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计模型建立实验验证与结果分析结论与展望contents目录

01引言

电动汽车的快速发展对电池管理系统提出了更高的要求，而电池荷电状态（SOC）的准确估计是电池管理系统的核心功能之一。镍氢电池作为一种重要的二次电池，具有高能量密度、长寿命、环保等优点，在电动汽车等领域得到了广泛应用。传统的SOC估计方法如安时积分法、开路电压法等存在精度不高、受温度和老化影响等问题，因此研究基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计方法具有重要意义。研究背景和意义

国内外学者在电池SOC估计方面已经开展了大量研究，提出了多种估计方法，如基于等效电路模型的估计方法、基于数据驱动的估计方法等。扩展卡尔曼滤波作为一种非线性滤波方法，在电池SOC估计中具有精度高、鲁棒性强等优点，因此得到了广泛关注和应用。目前，基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计方法已经成为研究热点之一，未来将进一步向着提高估计精度、降低计算复杂度等方向发展。国内外研究现状及发展趋势

本文的研究目标是为电动汽车的电池管理系统提供一种高精度、高鲁棒性的镍氢电池SOC估计方法，为电动汽车的安全运行和续航里程的提升提供技术支持。本文旨在研究基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计方法，通过建立精确的电池模型和扩展卡尔曼滤波算法，实现对镍氢电池SOC的准确估计。具体研究内容包括：建立镍氢电池的等效电路模型；设计扩展卡尔曼滤波算法；通过实验验证所提方法的可行性和有效性。本文研究内容和目标

02镍氢电池特性分析

镍氢电池采用氢氧化镍作为正极活性物质，储氢合金作为负极活性物质，通过电化学反应实现电能的储存和释放。镍氢电池主要由正极、负极、隔膜、电解液和外壳等部分组成，各部分协同工作，保证电池的正常运行。镍氢电池工作原理电池结构化学反应原理

电池容量表示电池储存电能的能力，通常以安时（Ah）为单位进行衡量。电压平台电池放电过程中的平均电压，影响电池的能量输出和效率。内阻电池内部的电阻，影响电池的充放电性能和效率。循环寿命电池经历充放电循环的次数，反映电池的耐用程度。镍氢电池性能参数

充电特性在充电过程中，镍氢电池的正极活性物质被氧化，负极活性物质被还原，同时伴随着热量的产生。充电电流和充电时间对电池的充电效率和安全性有重要影响。放电特性在放电过程中，镍氢电池的正极活性物质被还原，负极活性物质被氧化，释放出储存的电能。放电电流和放电时间对电池的放电效率和能量输出有重要影响。温度特性镍氢电池的充放电性能受温度影响较大。高温会加速电池的老化，降低循环寿命；低温则会导致电池容量下降，影响电池的能量输出。因此，在使用镍氢电池时需要注意温度控制。镍氢电池充放电特性

03扩展卡尔曼滤波算法原理

卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，它只需要当前的测量值和前一个状态的估计值就可以进行状态估计。卡尔曼滤波以最小均方误差为最优估计准则，采用状态空间描述系统，算法采用递推形式，数据存储量小，不仅可以处理平稳随机过程，也可以处理多维和非平稳随机过程。卡尔曼滤波算法概述

扩展卡尔曼滤波算法原理扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter，EKF）是卡尔曼滤波在非线性系统中的应用，通过局部线性化的方法将非线性系统转换为线性系统进行处理。EKF的基本思想是将非线性函数f和h在当前状态的估计值处进行泰勒级数展开，并保留一阶项，从而得到近似的线性化模型，然后应用标准卡尔曼滤波算法进行状态估计。

在镍氢电池SOC估计中，扩展卡尔曼滤波算法被广泛应用。通过建立电池的状态空间模型，将电池的电压、电流和温度等测量值作为输入，SOC作为状态变量，利用扩展卡尔曼滤波算法进行在线估计。EKF能够实时更新电池模型参数，并对测量噪声和过程噪声进行自适应调整，从而提高SOC估计的精度和鲁棒性。同时，EKF还能够处理电池的非线性和时变性问题，使得SOC估计更加准确可靠。扩展卡尔曼滤波算法在SOC估计中的应用

04基于扩展卡尔曼滤波的镍氢电池SOC估计模型建立

模型建立思路及框架设计确定状态变量和观测变量选择电池SOC作为状态变量，端电压作为观测变量。设计扩展卡尔曼滤波器基于非线性系统的状态方程和观测方程，设计扩展卡尔曼滤波器进行状态估计。构建模型框架建立包括电池模型、状态方程、观测方程和扩展卡尔曼滤波器在内的完整模型框架。

选用等效电路模型描述电池动态特性，如Thevenin模型等。电池模型选择基于电池模型，构建描述电池SOC动态变化的状态方程。状态方程构建根据端电压与电池SOC之间的关系，构建观测方程。观测方程构建状态方程和观测方程构建

根据经验或实验数据，对模型参数进行初始化。参数初始化利用历