淄博優(yōu)化網(wǎng)站排名,深圳建筑工地招工,網(wǎng)站建設(shè)的主要職責(zé),企業(yè)展示類網(wǎng)站模板EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波算法做電池SOC估計(jì)#xff0c;在Simulink環(huán)境下對(duì)電池進(jìn)行建模#xff0c;包括#xff1a; 1.電池模型 2.電池容量校正與溫度補(bǔ)償 3.電流效率 采用m腳本編寫EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波算法#xff0c;在Simulink模型運(yùn)行時(shí)調(diào)用m腳本計(jì)算SOC#xff0c;通過仿真結(jié)…EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波算法做電池SOC估計(jì)在Simulink環(huán)境下對(duì)電池進(jìn)行建模包括 1.電池模型 2.電池容量校正與溫度補(bǔ)償 3.電流效率 采用m腳本編寫EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波算法在Simulink模型運(yùn)行時(shí)調(diào)用m腳本計(jì)算SOC通過仿真結(jié)果可以看出估算的精度很高最大誤差小于0.4% 注意在電池管理系統(tǒng)中準(zhǔn)確估計(jì)電池的荷電狀態(tài)SOC至關(guān)重要。今天咱就來(lái)講講如何利用EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波算法在Simulink環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對(duì)電池SOC的高精度估計(jì)。一、電池模型首先我們得在Simulink里搭建電池模型。這就好比搭建一個(gè)模擬電池工作的小世界。常見的電池模型有等效電路模型比如Rint模型、Thevenin模型等。就拿Thevenin模型來(lái)說它把電池等效成一個(gè)電壓源、一個(gè)內(nèi)阻和一個(gè)RC網(wǎng)絡(luò)。在Simulink里我們可以通過各種模塊來(lái)構(gòu)建這個(gè)模型比如電壓源模塊、電阻模塊、電容模塊等。二、電池容量校正與溫度補(bǔ)償容量校正電池的實(shí)際容量并非一成不變會(huì)隨著使用情況而變化。為了更準(zhǔn)確地估計(jì)SOC需要對(duì)電池容量進(jìn)行校正。這就像給一個(gè)尺子重新校準(zhǔn)刻度。在代碼里我們可以定義一個(gè)變量來(lái)表示電池容量根據(jù)電池充放電的歷史數(shù)據(jù)來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整這個(gè)容量值。% 假設(shè)初始容量為10Ah capacity 10; % 根據(jù)充放電數(shù)據(jù)更新容量的示例代碼 if (charge_amount 0) capacity capacity charge_amount * capacity_correction_factor; else capacity capacity discharge_amount * capacity_correction_factor; end溫度補(bǔ)償電池的性能受溫度影響很大。溫度低的時(shí)候電池內(nèi)阻增大可用容量減小溫度高的時(shí)候情況則相反。我們可以通過查表法或者建立溫度與電池參數(shù)的函數(shù)關(guān)系來(lái)進(jìn)行溫度補(bǔ)償。比如% 根據(jù)溫度調(diào)整內(nèi)阻 if (temperature 0) resistance base_resistance * (1 temperature_correction_factor1 * (0 - temperature)); elseif (temperature 40) resistance base_resistance * (1 temperature_correction_factor2 * (temperature - 40)); else resistance base_resistance; end三、電流效率電流效率描述了電池在充放電過程中實(shí)際轉(zhuǎn)移的電荷量與理論電荷量的比值。在代碼里我們可以這樣處理% 充電時(shí)電流效率 if (charging) coulombic_efficiency charge_efficiency; else coulombic_efficiency discharge_efficiency; end四、EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波算法重頭戲來(lái)了我們用m腳本來(lái)編寫EKF算法。EKF算法的核心思想是將非線性系統(tǒng)線性化然后用卡爾曼濾波的框架來(lái)估計(jì)狀態(tài)。% 初始化參數(shù) A [1 0; 0 1]; % 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣 H [1 0]; % 觀測(cè)矩陣 Q [0.01 0; 0 0.01]; % 過程噪聲協(xié)方差 R 0.1; % 觀測(cè)噪聲協(xié)方差 x_hat [0; 0]; % 初始狀態(tài)估計(jì) P [1 0; 0 1]; % 初始估計(jì)協(xié)方差 % 主循環(huán) for k 1:length(measurement) % 預(yù)測(cè)步驟 x_hat_minus A * x_hat; P_minus A * P * A Q; % 更新步驟 K P_minus * H / (H * P_minus * H R); x_hat x_hat_minus K * (measurement(k) - H * x_hat_minus); P (eye(2) - K * H) * P_minus; end這段代碼里首先初始化了狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A、觀測(cè)矩陣H、過程噪聲協(xié)方差Q、觀測(cè)噪聲協(xié)方差R等參數(shù)。然后在循環(huán)里先進(jìn)行預(yù)測(cè)步驟根據(jù)上一時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)接著進(jìn)行更新步驟結(jié)合實(shí)際測(cè)量值來(lái)修正預(yù)測(cè)值從而得到更準(zhǔn)確的狀態(tài)估計(jì)。在Simulink模型運(yùn)行時(shí)調(diào)用這個(gè)m腳本計(jì)算SOC。具體做法就是在Simulink里添加一個(gè)MATLAB Function模塊把上述代碼放進(jìn)去設(shè)置好輸入輸出端口讓它與電池模型等模塊連接起來(lái)。五、仿真結(jié)果通過仿真我們可以看到利用EKF算法估計(jì)的SOC精度很高最大誤差小于0.4%。這說明我們的模型搭建和算法應(yīng)用都很成功。這個(gè)高精度的SOC估計(jì)對(duì)于電池管理系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行、延長(zhǎng)電池壽命等方面都有著重要意義。總之通過在Simulink環(huán)境下搭建電池模型并結(jié)合EKF擴(kuò)展卡爾曼濾波算法我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)電池SOC的高精度估計(jì)為電池管理系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)化提供了有力支持。