基于自适应H2/H∞滤波的锂电池SOC和SOH联合估计

摘要

准确、实时地估计电池的荷电状态（state of charge, SOC）和健康状态（state of health, SOH）是现代电池管理系统的关键任务。通过自适应H2/H∞滤波器可对锂电池的SOC和SOH进行联合估计。该方法基于锂电池的二阶RC等效电路模型，采用AFFRLS法在线辨识锂电池的模型参数，并利用H2/H∞滤波器估计锂电池的SOC,AFFRLS辨识与H2/H∞滤波交替进行，得到一种自适应H2/H∞滤波器。SOH依据AFFRLS辨识的电池内阻进行估计，实现了锂电池SOC与SOH的联合估计。实验结果表明：自适应H2/H∞滤波算法的估计精度高且鲁棒性强，电池的SOC和SOH的平均估计误差始终保持在±0.19%以内，相比于EKF和H∞滤波算法有更高的估计精度与稳定性。