一种基于分类器决策的多增益观测器估计电池SOC的方法

摘要

本发明公开了一种基于分类器决策的多增益观测器估计电池SOC的方法，包括以下步骤：S1、建立电池开路电压与电池SOC的数学模型；S2、利用不同增益的龙伯格观测器和扩展卡尔曼滤波算法对电池SOC进行估计，并记录扩展卡尔曼滤波算法的输出与真实测量值之间的误差信号；S3、根据误差信号设计分类器；S4、利用龙伯格观测器估计电池SOC，龙伯格观测器的增益由分类器决定。本发明一种基于分类器决策的多增益观测器估计电池SOC的方法可以有效估计电池SOC，精度高且对电池模型的依赖性小，可以避免数据饱和现象；本方法的算法在运行过程中的纠错能力强。本发明作为一种基于分类器决策的多增益观测器估计电池SOC的方法，可广泛应用于电池SOC估算领域。