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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖州師范學(xué)院申請(qǐng)的專利一種鋰離子電池的SOC和SOH自適應(yīng)協(xié)同估計(jì)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115436806B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211036226.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/36；該發(fā)明授權(quán)一種鋰離子電池的SOC和SOH自適應(yīng)協(xié)同估計(jì)方法是由李祖欣;沈晟宇;周哲;蔡志端;顧偉民設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種鋰離子電池的SOC和SOH自適應(yīng)協(xié)同估計(jì)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種鋰離子電池的SOC和SOH自適應(yīng)協(xié)同估計(jì)方法，屬于鋰離子電池狀態(tài)估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域。其步驟如下：首先通過(guò)混合功率脈沖特性實(shí)驗(yàn)測(cè)取鋰離子電池的端電壓和負(fù)載電流數(shù)據(jù)；接著離線建立鋰離子電池的分?jǐn)?shù)階等效電路模型；然后根據(jù)所建立模型的狀態(tài)空間，構(gòu)建一種針對(duì)鋰離子電池狀態(tài)估計(jì)的雙自適應(yīng)平方根容積卡爾曼濾波器；最后，通過(guò)隨機(jī)游走充放電實(shí)驗(yàn)?zāi)M實(shí)際工況，對(duì)鋰離子電池的SOC和SOH進(jìn)行在線協(xié)同估計(jì)。本發(fā)明在考慮電池老化的影響下實(shí)現(xiàn)了高精度的SOC和SOH估計(jì)，解決了協(xié)同估計(jì)中濾波器協(xié)方差矩陣易失去半正定性和平方根容積卡爾曼算法不適用于的問(wèn)題，具有較強(qiáng)的魯棒性和泛化能力，更具機(jī)理地減少了計(jì)算成本。

本發(fā)明授權(quán)一種鋰離子電池的SOC和SOH自適應(yīng)協(xié)同估計(jì)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種鋰離子電池的SOC和SOH自適應(yīng)協(xié)同估計(jì)方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、通過(guò)混合功率脈沖特性實(shí)驗(yàn)測(cè)取鋰離子電池的端電壓和負(fù)載電流數(shù)據(jù)； 步驟2、離線辨識(shí)建立鋰離子電池的分?jǐn)?shù)階等效電路模型并建立狀態(tài)空間； 步驟3、根據(jù)步驟2所建立模型的狀態(tài)空間，構(gòu)建一種針對(duì)鋰離子電池狀態(tài)估計(jì)的雙自適應(yīng)平方根容積卡爾曼濾波器； 步驟4、通過(guò)隨機(jī)游走充放電實(shí)驗(yàn)?zāi)M實(shí)際工況，利用步驟3所構(gòu)建濾波器對(duì)鋰離子電池的SOC和SOH進(jìn)行在線協(xié)同估計(jì)； 所述步驟2中離線建立鋰離子電池的分?jǐn)?shù)階等效電路模型具體包括以下步驟： 步驟2.1、根據(jù)基爾霍夫電壓定律，鋰離子電池系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系方程得到： UTk＝OCV[SOCk]-U1k-U2k-R0Ik1； 式中，U1和U2為分?jǐn)?shù)階元件C1和C2的負(fù)載電壓，R0和I分別為歐姆內(nèi)阻和負(fù)載電流，OCV[SOCk]為OCV-SOC多項(xiàng)式，SOCk由安時(shí)積分法表示為： 其中Cp是電池實(shí)際容量，η是電池庫(kù)倫效率，Ts為采樣時(shí)間； 采用Grünwald-Letnikov的分?jǐn)?shù)階離散式定義： 其中為分?jǐn)?shù)階算子，α為對(duì)應(yīng)元器件的分?jǐn)?shù)階階數(shù)； 步驟2.2、建立鋰離子電池模型的基爾霍夫電流關(guān)系方程： 式中，R1和R2表示電化學(xué)極化電阻和濃度極化電阻，根據(jù)公式3的定義，公式4的離散化如下： 式中，利用短記憶準(zhǔn)則截?cái)喾謹(jǐn)?shù)階微分，設(shè)置求和上界為1； 步驟2.3、令負(fù)載電流I為輸入，端電壓UT為輸出，定義第一個(gè)濾波器狀態(tài)空間的狀態(tài)向量x＝[SOC，U1，U2，R0，1Cp]T，第二個(gè)濾波器狀態(tài)空間的狀態(tài)向量θ＝[1R1，1C1，α，1R2，1C2，β]T，nx和nθ分別為x和θ的維數(shù)，uk＝Ik，yk＝UTk，nd為觀測(cè)量維數(shù)，建立分?jǐn)?shù)階模型的離散狀態(tài)空間表達(dá)式，第一個(gè)濾波器的狀態(tài)方程及觀測(cè)方程如下： 式中，xi代表x的第i行元素，wx和v分別表示狀態(tài)向量x的狀態(tài)噪聲和觀測(cè)噪聲，它們是均值為零、方差陣分別為Qx和R的不相關(guān)白噪聲，狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣與控制矩陣如下所示： 式中，θi代表θ的第i行元素； 第二個(gè)濾波器的狀態(tài)方程及觀測(cè)方程如下： 式中，wθ表示狀態(tài)向量θ的狀態(tài)噪聲，它是均值為零、方差陣分別為Qθ的與v不相關(guān)白噪聲； 步驟2.4、在步驟1實(shí)驗(yàn)測(cè)取的數(shù)據(jù)中，取整個(gè)實(shí)驗(yàn)周期中每個(gè)靜置時(shí)刻末的端電壓作為一個(gè)采樣點(diǎn)，該點(diǎn)對(duì)應(yīng)SOC由式2得到，共取13個(gè)采樣點(diǎn)，利用Matlab中curvefittingtool工具箱對(duì)如下所示的OCV-SOC多項(xiàng)式進(jìn)行擬合確定： 所述步驟3中的雙自適應(yīng)平方根容積卡爾曼濾波器，其第一個(gè)過(guò)濾器估計(jì)了SOC和通過(guò)歐姆內(nèi)阻表征的SOH，其第二個(gè)過(guò)濾器根據(jù)老化休眠區(qū)自適應(yīng)更新鋰離子電池模型參數(shù)，具體步驟如下： 步驟3.1、第一個(gè)濾波器進(jìn)行前向估計(jì)，狀態(tài)的一步預(yù)測(cè)及更新協(xié)方差矩陣： 式中，qr表示QR分解，Sk|k-1為分解的下三角矩陣； 步驟3.2、第一個(gè)濾波器進(jìn)行前向估計(jì)，估計(jì)容積點(diǎn)并傳播容積點(diǎn)： 式中，ξi為容積點(diǎn)，其中i＝1，2，…，nx，ei為[Ix，-Ix]的第i列，Ix為nx階單位陣； 步驟3.3、第一個(gè)濾波器進(jìn)行前向估計(jì)，計(jì)算量測(cè)估計(jì)值： 步驟3.4、第一個(gè)濾波器進(jìn)行前向估計(jì)，分別構(gòu)造狀態(tài)量和觀測(cè)量的加權(quán)中心矩陣作為協(xié)方差矩陣平方根因子： 步驟3.5、第一個(gè)濾波器進(jìn)行前向估計(jì)，通過(guò)qr分解計(jì)算得到Sxy，Syy以及更新協(xié)方差矩陣的平方根： 式中Sk|k即為協(xié)方差矩陣平方根的更新值； 步驟3.6、第一個(gè)濾波器進(jìn)行前向估計(jì)，計(jì)算濾波器增益并更新狀態(tài)量x： 步驟3.7、第一個(gè)濾波器進(jìn)行前向估計(jì)，計(jì)算SOH： 式中RNEW為電池初始?xì)W姆電阻，REOL為電池壽命結(jié)束時(shí)的歐姆電阻； 步驟3.8、后向估計(jì)構(gòu)建老化休眠區(qū)，計(jì)算濾波器后向增益，如下式所示： 步驟3.9、后向估計(jì)構(gòu)建老化休眠區(qū)，估計(jì)后向狀態(tài)向量： 步驟3.10、后向估計(jì)構(gòu)建老化休眠區(qū)，建立隨鋰離子電池老化而增大的老化休眠區(qū)閾值： 步驟3.11、后向估計(jì)構(gòu)建老化休眠區(qū)，第二個(gè)濾波器自適應(yīng)工作： 當(dāng)式23不成立時(shí)，θ不需要更新，在式23完成后進(jìn)入下一時(shí)刻估計(jì)，θ保持當(dāng)前時(shí)刻值；當(dāng)式23成立時(shí)，模型參數(shù)θ不再適配當(dāng)前的鋰離子電池，因而在式23后對(duì)θ進(jìn)行估計(jì)更新； 步驟3.12、第二個(gè)濾波器估計(jì)更新模型參數(shù)，模型參數(shù)一步預(yù)測(cè)及更新協(xié)方差矩陣： 式中， 步驟3.13、第二個(gè)濾波器估計(jì)更新模型參數(shù)，估計(jì)容積點(diǎn)： 式中，ξj為容積點(diǎn)，其中j＝1，2，…，nθ，ej為[Iθ，-Iθ]的第j列，Iθ為nθ階單位陣； 步驟3.14、第二個(gè)濾波器估計(jì)更新模型參數(shù)，計(jì)算轉(zhuǎn)播容積點(diǎn)： 步驟3.15、第二個(gè)濾波器估計(jì)更新模型參數(shù)，計(jì)算量測(cè)估計(jì)值： 步驟3.16、第二個(gè)濾波器估計(jì)更新模型參數(shù)，分別構(gòu)造模型參數(shù)和對(duì)應(yīng)觀測(cè)量的加權(quán)中心矩陣作為協(xié)方差矩陣平方根因子： 步驟3.17、第二個(gè)濾波器估計(jì)更新模型參數(shù)，通過(guò)qr分解計(jì)算得到Sθy,Sθθ以及更新協(xié)方差矩陣的平方根： 步驟3.18、第二個(gè)濾波器估計(jì)更新模型參數(shù)，計(jì)算濾波器增益并更新模型參數(shù)θ：

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