摘要
荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)是电池管理系统(BMS)的重要指标之一。本文以单体锂离子电池作为研究对象,采用自适应遗忘因子的递推最小二乘法(AFFRLS)对电池参数进行实时辨识,实现遗忘因子自适应调整,提高参数辨识的稳定性。在此基础上,考虑到电池SOH与欧姆内阻关系紧密,将电池的欧姆内阻和SOC一同视为状态变量,采用自适应双扩展卡尔曼滤波(ADEKF)实现锂离子电池SOC-SOH联合估算,并在BJDST工况下进行算法验证。结果表明,该算法噪声抑制性能良好,可以实现SOC-SOH联合估算,不仅提高了SOC的估算精度,最大估算误差不超过2%,且SOH最大估算误差可以控制在5%以内。
出处
《汽车维修与保养》
2025年第3期115-117,共3页
For Repair & Maintenance
基金
2021年国家车用超级电容器系统工程技术研究中心(2021NUSV001)
2022年浦东新区科技发展基金产学研专项(未来车领域,PKX2022-W03)
2024年上海科学技术职业学院校级教科研项目(重点项目,2420005)。
