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公开(公告)号：CN115453364A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110639875.6
申请日：2021-06-09
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明涉及一种基于强跟踪自适应修正的强鲁棒电动汽车锂离子电池SOC和SOH联合估计方法，其特征在于通过将渐消因子和自适应滤波器引入扩展卡尔曼中，使系统具有跟踪突变和连续修改噪声统计特性的能力，克服了扩展卡尔曼算法估算精度不高的问题；针对扩展卡尔曼算法不具有跟踪突变的能力及噪声统计特性固定而导致的估算不精确问题，本方法将强跟踪滤波器和自适应滤波器引入扩展卡尔曼中，保证估算值的高精确度；该方法基于等效模型电路，增强观测数据比例，修改以卡尔曼为基础的噪声统计特性，防止可能存在的误差发散以追踪错误，实现锂离子电池SOC和SOH联合估算模型的建立和SOC值及SOH值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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公开(公告)号：CN115327415A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211030809.X
申请日：2022-08-26
申请人： 西南科技大学 , 四川省科学城帝威电气有限公司
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/367 , G06F30/3323 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于限定记忆递推最小二乘算法的锂电池SOC估算方法，基于锂电池二阶RC等效电路模型，确定待辨识参数向量；设计限定记忆递推最小二乘算法，去除旧数据，使用只包括限定长度的新数据，以提高在线参数辨识的精度，再采用EKF实现了对锂离子电池SOC值的有效迭代计算。本方法在充分考虑锂离子电池工作特性的基础上，基于等效电路模型，改进以RLS和卡尔曼为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行，不仅提高了计算可靠性，还可为不同应用场景下的锂离子电池SOC估算模型的建立和SOC值计算提供方法参考，具有计算简洁、适应性好和精度高的优点。
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公开(公告)号：CN115128461A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110315162.4
申请日：2021-03-24
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/387
摘要： 本发明涉及一种基于渐消因子EKF与FFRLS的锂电池SOC估算方法，其特征在于，通过渐消因子的引入对过去数据进行渐消，实时调整预测协方差矩阵。降低环境因素导致的参数变化对荷电状态估计造成的误差，提高锂电池荷电状态的精度；考虑到模型内部参数受多种因素影响，采用遗忘因子最小二乘法，实现模型参数的精确估计；建立二阶RC等效电路模型，克服极化效应出现的误差，步骤简短且原理清晰，适合功率型电池充放电的暂态分析，且对电池具有更好的表征效果；该方法在充分考虑锂离子电池成组工作基础上，基于等效模型电路，改进以卡尔曼滤波为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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公开(公告)号：CN112964997B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110079412.9
申请日：2021-01-21
申请人： 西南科技大学 , 绵阳市产品质量监督检验所
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/382 , G01R31/367
摘要： 本发明公开了一种无人机锂离子电池峰值功率自适应估算方法，属于新能源测控的技术领域，通过建立锂离子电池等效模型并对模型进行在线参数辨识，通过等效电路模型对锂离子电池的工作状态进行表征，利用等效电路模型对锂离子电池开路电压与其他模型参数在线估算，采用的递推计算方式通过自适应扩展卡尔曼算法对锂离子电池的SOC与模型极化电压进行估算，通过估算得到的状态参数及所需要的预测时间递推计算出一段时间内能持续达到的峰值功率，以达到克服现有锂离子电池及电池组峰值功率估算方法的不足，解决锂离子电池应用中峰值功率精确估算问题的目的。
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公开(公告)号：CN117591796A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410078084.4
申请日：2024-01-19
申请人： 四川帝威能源技术有限公司 , 西南科技大学 , 四川城市职业学院
IPC分类号： G06F17/18 , G01R31/367 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了双层遗忘因子递推最小二乘电池模型参数在线辨识方法，包括：基于第一层递推最小二乘算法，进行电池等效电路模型参数辨识，获取预设参数和；将所述预设参数作为输入，基于第二层递推最小二乘算法，进行电流测量偏移修正，获取修正后的电流，再将修正后的电流作为第一层递推最小二乘算法的输入参数，进行迭代，获取电池等效电路模型全参数。本发明能降低算法系统噪声，提高参数辨识的精度，为动力电池的能源管理提供理论依据。
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公开(公告)号：CN116418054A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202111632392.X
申请日：2021-12-29
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： H02J7/00
摘要： 本发明涉及智能锂离子电池状态信息检测和管理模块，属于新能源测控领域。本发明以锂离子电池组状态信息检测及管理为目标，能在多种工况下对电池的电压、电流、温度进行在线检测、剩余电量SOC（State of charge）估算、均衡管理，实现对电池组实时监管，保障其在各种复杂工况下使用的高效性和安全性。本发明对锂离子电池管理模块进行微型化、分布式设计：主要包括检测板和主控板两个部分。检测板具有十二个电压检测通道、一个电流检测通道、五个温度检测通道、十二个被动均衡通道，用于对电池组进行状态信息检测；检测板之间可以通过菊链式进行级联，拓展系统的检测通道，增加通用性。主控板用于对电池组的状态信息进行处理和显示，具备过压、过流、过温报警功能；该管理模块单体电压精度2.00mV、电流精度0.1mA、温度精度±1.00℃、SOC在线估算精度97.00%。
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公开(公告)号：CN115754748A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202111023659.5
申请日：2021-09-02
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G01R31/382
摘要： 目前，随着新能源的日益发展，现已成为能源发展战略上的主流，电动汽车在汽车运输领域的作用愈加明显。电动汽车中电池管理系统（BMS）是连接车载动力电池和电动汽车的核心部分，它能够有效提高电池的利用率。而准确估算动力电池的荷电状态（SOC）是保证电池管理系统良好运行的前提和关键。本发明以锂电池SOC为研究对象，通过采用支持向量机的方法，将锂电池非线性空间内的样本映射到线性空间，以此来得到锂电池工作特性。根据实验结果，采用支持向量机对锂电池的工作特性进行分析，能够有效估算锂电池的SOC，为电动汽车电池带来了实用的价值。
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公开(公告)号：CN115598541A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211523987.6
申请日：2022-12-01
申请人： 西南科技大学(CN) , 四川帝威能源技术有限公司(CN)
发明人： 王顺利 , 陈超 , 刘冬雷 , 杨潇 , 李飞 , 乔家璐 , 梁雅雯 , 曹文 , 王毅 , 于春梅 , 陈蕾 , 王建 , 刘全文 , 靳玉红 , 范永存 , 戚创事 , 熊莉英 , 任璞
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382 , G01R31/378 , G06F17/16 , G06F17/12
摘要： 本发明公开了基于遗忘因子自适应反馈修正的电池能量状态评估方法，属于新能源电池测控领域，本发明针对锂电池的极化特性表征难题，构建锂离子电池二阶RC等效电路模型；针对FFRLS在线参数辨识方法不能很好适应工况变化难题，提出使用模糊逻辑控制器实现遗忘因子的在线自适应整定；在电池等效电路模型基础上运用AFFRLS和EKF的算法实现锂离子电池组SOE估算模型的建立和SOE值的数学迭代运算；提出AFFRLS和EKF的锂电池SOE估计研究，实现了SOE估算模型的构建与实验验证，在用于跟踪锂离子电池组输出电压时，平均估算误差为0.01V，最大估算误差为0.05V，显著提高了电池SOE估算精度。
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公开(公告)号：CN115308623A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211030790.9
申请日：2022-08-26
申请人： 西南科技大学 , 四川氢威新能源技术有限公司
IPC分类号： G01R31/387 , G01R31/367 , G01R31/378 , G06F30/25 , G06F17/18 , G06N3/00 , G06F111/08 , G06F119/10
摘要： 本发明公开了一种基于粒子重采样与搜寻者优化算法的电池荷电状态估计方法，属于新能源电池测控领域，本发明基于Thevenin等效电路模型，通过将SOC粒子模仿人类的合作、记忆、学习等智能行为，确定搜寻方向和步长，实现粒子向最优值的靠近，进而实现了对锂离子电池SOC值的有效迭代计算；本方法在充分考虑锂离子电池工作特性的基础上，基于等效电路模型，改进以粒子滤波为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行，本发明提高了计算可靠性；本发明可为不同应用场景下的锂离子电池SOC估算模型的建立和SOC值计算提供方法参考，具有计算简洁、适应性好和精度高的优点。
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公开(公告)号：CN114594377A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011396825.1
申请日：2020-12-03
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/3835 , G01R31/388
摘要： 本发明涉及一种基于改进扩展卡尔曼滤波算法的SOC估计方法，其特征在于，对传统扩展卡尔曼滤波算法进行改进，将单新息扩展为多新息，并累加取平均值。使算法能应用于具有明显非线性关系的锂离子电池SOC估算，实现了对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算；针对卡尔曼忽略高阶项，使估算精度低、稳定性差的问题，改进扩展卡尔曼滤波算法通过新息累加取平均值得方法，能有效缩小误差波动范围，提高SOC估算精确度；在戴维南等效电路模型的基础上增加一组RC回路建立二阶RC等效电路模型，以更好地表征电池的极化效应，对电池具有更好的模拟效果。该方法在充分考虑锂离子电池成组工作基础上，基于等效模型电路，改进以卡尔曼为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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