基于参数分层辨识的RMA-UKF算法SOC估计

摘要

针对荷电状态(SOC)估计时模型参数抗干扰性差及噪声干扰下全生命周期SOC适应性差的问题,在建立二阶RC等效模型的基础上,提出参数分层辨识架构,以提高辨识精度.在获得精确模型参数的基础上,利用鲁棒似然估计的自适应无迹卡尔曼滤波(RMA-UKF)算法进行SOC在线估计,用修正因子修正噪声协方差矩阵的权重,改善全生命周期SOC适应性差的问题.模拟不同实车道路工况,利用实时系统对噪声干扰下的SOC估计算法,实现快速控制原型(RCP)在线验证.在附加噪声干扰情况下,RMA-UKF算法的SOC估计误差约为1％,与传统UKF算法相比精度更高、收敛性较快.