基于DSP和AUKF的锂离子电池SOC估计

摘要

针对无迹卡尔曼滤波法(UKF)因固定的噪声滤波协方差不能跟随工况变化致使荷电状态(SOC)估算不准确的问题,将自适应滤波算法和UKF算法相融合,在SOC估计时对系统过程噪声和测量噪声的协方差进行实时预测和修正,进而提高SOC的估算精度。仿真结果表明,自适应UKF(AUKF)的SOC估计误差在0.02以内,比UKF具有更高的估计精度。同时,基于DSP28335搭建了电池SOC硬件在环估计实验平台,对自适应UKF进行了实验验证。