基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电池荷电状态估计的任务书.docx

基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波的电池荷电状态估计的任务书
一、研究背景和意义
现代电动汽车、混合动力车等新能源汽车的发展和普及，对电池的可靠性和寿命提出了更高的要求。在这些应用场景中，电池荷电状态（StateofCharge，SOC）的准确估计非常重要，因为电池的SOC决定了车辆的续航能力、能量利用率和安全性等。因此，电池SOC的估计一直是电动汽车领域的研究热点之一。
目前，常用的电池SOC估计方法有基于开路电压（OpenCircuitVoltage，OCV）法、基于电流积分法和基于模型的滤波法等。其中，基于模型的滤波法在实际应用中表现出更好的性能。常用的基于模型的滤波方法有扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter，EKF）和无迹卡尔曼滤波（UnscentedKalmanFilter，UKF）等。
然而，传统的UKF方法在一些场景下可能存在精度误差较大的问题，因为它假设噪声是高斯分布的。为了更准确地估计电池的SOC，本研究将使用基于GNL模型的自适应无迹卡尔曼滤波方法（AdaptiveUnscentedKalmanFilterbasedonGNLmodel，AUKF-GNL）。
二、研究内容和计划
2.1研究内容
本研究计划使用GNL模型来描述电池的动态行为，并使用自适应无迹卡尔曼滤波方法来估计电池的SOC。主要研究内容如下：
（1）GNL模型的建立。为了更准确地描述电池的动态行为，本研究将使用GNL模型来建立电池的动态方程，并使用实验数据拟合模型中的参数。
（2）自适应无迹卡尔曼滤波方法的改进。本研究将改进传统的UKF方法，使其适用于非高斯噪声的情况。具体来说，将使用自适应方法对噪声模型进行估计，并将估计结果用于滤波过程中。
（3）电池SOC的实时估计。基于上述模型和方法，本研究将实现一个基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波器，并使用该滤波器来实现电池SOC的实时估计。
2.2计划进度
本研究计划在18个月内完成，具体进度安排如下：
第1-3个月：熟悉电池SOC估计的基本理论和现有方法，并了解GNL模型及其在滤波中的应用特点。
第4-6个月：设计和建立GNL模型，并使用实验数据进行参数拟合和模型验证。
第7-9个月：改进无迹卡尔曼滤波方法，使其适用于非高斯噪声的情况，并使用仿真数据进行性能评价。
第10-12个月：实现基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波器，并使用实验数据进行性能测试和比较。
第13-15个月：对结果进行分析和总结，并尝试改进和优化方法。
第16-18个月：撰写研究报告和论文，并制作PPT进行学术交流和报告。
三、预期成果
本研究预期取得以下成果：
（1）建立了能够准确描述电池动态行为的GNL模型，并使用实验数据进行了验证和优化，为电池SOC估计提供了新的理论支持。
（2）提出了一种基于GNL模型的自适应无迹卡尔曼滤波方法，使电池SOC估计更加准确和可靠。
（3）实现了基于GNL模型自适应无迹卡尔曼滤波器，并进行了性能测试和比较。
（4）撰写了研究报告和论文，并发表了有关文章，向学术界和工业界提供有价值的参考和借鉴。