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基于模型的新能源汽車SOC估計(jì)實(shí)例解析

2021-03-30 08:38:17·  來(lái)源：新能源汽車控制  
　
上節(jié)用一個(gè)具體的仿真案例，介紹基于Thevenin模型的電池參數(shù)辨識(shí)全過程，得到電池模型的關(guān)鍵參數(shù)。本節(jié)將在此基礎(chǔ)上，利用卡爾曼濾波算法，建立一個(gè)基于模型的新
上節(jié)用一個(gè)具體的仿真案例，介紹基于Thevenin模型的電池參數(shù)辨識(shí)全過程，得到電池模型的關(guān)鍵參數(shù)。本節(jié)將在此基礎(chǔ)上，利用卡爾曼濾波算法，建立一個(gè)基于模型的新能源汽車SOC估計(jì)仿真實(shí)例。

搭建電池SOC在線仿真模型，需要分兩步進(jìn)行：電池模型參數(shù)的在線實(shí)時(shí)辨識(shí)、卡爾曼濾波SOC估計(jì)。前一部分上節(jié)已經(jīng)介紹，本節(jié)需要建立卡爾曼濾波的狀態(tài)空間方程及其對(duì)應(yīng)仿真模型。

01  擴(kuò)展卡爾曼濾波方程建立

Thevenin模型電路結(jié)構(gòu)如下圖，Uoc是開路電壓，R0是歐姆內(nèi)阻，R1、C1、U1分別是極化內(nèi)阻、極化電容、極化電壓，I、U分別是回路的電流、端電壓。

基于模型的新能源汽車SOC估計(jì)實(shí)例解析

根據(jù)基爾霍夫定律和SOC定義，可以得到以下3個(gè)數(shù)學(xué)關(guān)系：

基于模型的新能源汽車SOC估計(jì)實(shí)例解析1

采樣周期T設(shè)置為1s，對(duì)上述公式進(jìn)行離散化：

SOC(k) = SOC(k-1) + 1/c*i(k)

U1(k) = R1*C1/(1+R1*C1)*U1(k-1) + R1/(1+R1*C1)*i(k)

U(k) = Uoc(k) - U1(k) – R0*i(k)

基于上述三式，可以建立以SOC、U1為狀態(tài)量，U為測(cè)量輸出的狀態(tài)空間表達(dá)式。至于卡爾曼濾波算法流程，之前已多次提及，本文不再解釋。

其中Uoc(k)是關(guān)于SOC的函數(shù)，需要求對(duì)應(yīng)偏導(dǎo)得到輸出矩陣。

02  仿真模型搭建

根據(jù)前文及上面的內(nèi)容，在Simulink中可以搭建出如下圖所示的仿真模型。

基于模型的新能源汽車SOC估計(jì)實(shí)例解析2

上面四個(gè)子系統(tǒng)就是上文的電池模型在線參數(shù)辨識(shí)，輸出電池的內(nèi)部參數(shù)辨識(shí)結(jié)果R0、R1、C1；下面的子系統(tǒng)就是卡爾曼濾波算法的仿真模型，會(huì)根據(jù)電池參數(shù)辨識(shí)結(jié)果來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整濾波算法的相關(guān)矩陣。

03  SOC估計(jì)仿真測(cè)試

基于上述仿真模型，可以進(jìn)行SOC估計(jì)測(cè)試。這里控制電池以3A的電流周期性放電，來(lái)觀察測(cè)試結(jié)果。

電池實(shí)際初始SOC為70%，假設(shè)SOC初始值有偏差，分別為80%、60%時(shí)，仿真結(jié)果分別如下圖。

基于模型的新能源汽車SOC估計(jì)實(shí)例解析3基于模型的新能源汽車SOC估計(jì)實(shí)例解析4

從圖中可以看出，不管初始SOC相比與實(shí)際SOC是向上偏差還是向下偏差，SOC估計(jì)值都可以逐漸向?qū)嶋H值收斂，并最終趨于一致。

SOC估計(jì)值的收斂速度、穩(wěn)定性等可以通過調(diào)整相應(yīng)協(xié)方差矩陣做進(jìn)一步優(yōu)化。

以上，基于電池模型參數(shù)實(shí)時(shí)在線估計(jì)的結(jié)果，進(jìn)行了SOC估計(jì)的仿真案例介紹。通過最近幾節(jié)內(nèi)容的介紹，大家應(yīng)該對(duì)測(cè)試、辨識(shí)、估計(jì)等流程有了更深的理解。 
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