【摘 要】
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可充电电池以其高能量、高稳定性和长寿命的特点,在电动汽车、混合动力汽车以及许多日常生活中非常必要的固定设备中越来越常见。考虑到所有可用的充电电池,锂离子电池是一个更具吸引力且合理的选择,它可以延长其使用寿命、节能减排并且减少内部损失。但由于其内部机理和结构比较复杂,其动态行为和荷电状态受到放电电流、自放电等多种复杂因素的影响。另一方面,参数是至关重要的,因为参数表明了电池的性能和寿命。因此,准确的
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可充电电池以其高能量、高稳定性和长寿命的特点,在电动汽车、混合动力汽车以及许多日常生活中非常必要的固定设备中越来越常见。考虑到所有可用的充电电池,锂离子电池是一个更具吸引力且合理的选择,它可以延长其使用寿命、节能减排并且减少内部损失。但由于其内部机理和结构比较复杂,其动态行为和荷电状态受到放电电流、自放电等多种复杂因素的影响。另一方面,参数是至关重要的,因为参数表明了电池的性能和寿命。因此,准确的荷电状态（SOC）估计是用于这些领域的能源控制技术的象征性评级指标,可以反映其剩余的充电状态。因此,对锂离子电池进行加工并准确测量其荷电状态参数是一项非常必要的任务。为了实现大功率锂离子电池SOC的精确估算,本文开展了以下研究工作。1.采用了高阶模型处理电池内部反应2.根据模型要求进行数学推导3.由状态空间描述确定模型参数4.通过混合脉冲实验,得到了开路电压（OCV）和SOC的关系5.为了验证终端电压,设计并实现了仿真模型6.针对非线性问题,提出了改进的反馈扩展卡尔曼滤波（FEKF）算法,并给出了数学解释7.算法采用S-function编写,并通过动态高阶模型进行验证为了确定锂离子电池的参数,研究其内部反应,采用了动态高阶等效电路模型,该模型由2个RC网络与欧姆内阻串联组成。同时,测量了RC值（电阻和容量）,解决了两个高阶电路问题。此外,混合脉冲实验有助于识别用于估计剩余SOC的参数。然后用OCV进行计算,并采用改进的FEKF算法。结果表明动态高阶模型仿真误差小于0.030V,表明该优化策略能显著提高SOC估计精度。最后,在该过程中引入了迭代预测和校正策略,并采用改进的FEKF算法,使初始误差降低到0.0325V以下
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