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基于RLS和UKF算法的锂离子电池荷电状态估计
标题：基于RLS和UKF算法的锂离子电池荷电状态估计
摘要：
随着锂离子电池在电动车、移动设备等领域的广泛应用，精确且实时的荷电状态（SOC）估计变得尤为重要。本文提出了一种基于递归最小二乘（RLS）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的锂离子电池SOC估计方法。首先，通过建立锂离子电池的数学模型，我们可以利用RLS算法进行未知参数的辨识。然后，将RLS算法得到的参数传入UKF算法，通过UKF算法对SOC进行估计。最后，通过与实际测量数据进行对比，验证了所提出方法的准确性和可行性。
关键词：锂离子电池，荷电状态估计，递归最小二乘，无迹卡尔曼滤波
1.引言
锂离子电池作为一种高能量密度和长寿命的电池技术，已成为电动汽车、移动设备等领域的首选能源储备设备。然而，锂离子电池的SOC估计一直是电池管理系统的关键问题之一，直接影响了电池的性能和使用寿命。
2.相关工作
过去的研究中，有很多方法被提出来解决锂离子电池SOC估计问题。常用的方法包括开路电压法、卡尔曼滤波法、等效电路法等。然而，这些方法存在着一些局限性，如开路电压法需要准确的开路电压-荷电状态关系模型，卡尔曼滤波法需要准确的系统模型和噪声统计特性。因此，本文提出了一种基于RLS和UKF算法的锂离子电池SOC估计方法。
3.锂离子电池模型
锂离子电池的模型通常采用双极子模型。该模型基于：1）电池内部的电解质浓度、温度和压强的变化以及2）电池电势与荷电状态的相关性。通过分析电池的电子交换、离子迁移和扩散过程，可以得到电池荷电状态和开路电压之间的关系。
4.RLS算法
RLS算法是一种递归估计算法，用于估计线性时不变系统中的未知参数。与最小均方（LMS）算法相比，RLS算法具有更快的收敛速度和更小的误差。在本文中，我们利用RLS算法对锂离子电池模型中的未知参数进行辨识。
5.UKF算法
UKF算法是一种无迹卡尔曼滤波算法的推广，通过引入一组称为Sigma点的离散采样点，将非线性系统的状态估计问题转化为高斯分布的参数估计问题。UKF算法具有很好的鲁棒性和适用性。在本文中，我们利用UKF算法对锂离子电池的SOC进行估计。
6.实验结果和讨论
本文使用实际测量的锂离子电池数据进行了实验验证。实验结果表明，本文提出的基于RLS和UKF算法的SOC估计方法相比传统方法具有更高的准确性和稳定性。
7.结论
本文提出了一种基于RLS和UKF算法的锂离子电池SOC估计方法。该方法通过RLS算法对未知参数进行辨识，并将参数传入UKF算法进行SOC估计。实验结果验证了所提出方法的准确性和可行性。未来工作可以考虑进一步优化算法，提高估计精度，并在实际应用中进行验证。
参考文献：
[1]Tabtabaei,S.M.M.,Kalnæs,S.E.O.,&Binder,A.(2018).Review:stateofchargeestimationoflithium-ionbatteriesusingextendedkalmanfiltering.Journalofpowersources,400,437-449.
[2]DiDomenico,D.,&Stefanopoulou,A.(2010).Recursiveleastsquareidentificationofbatterymodelparameters.AmericanControlConference(ACC),2010.IEEE.
[3]Angquist,L.,&Mellander,B.E.(2017).UnscentedKalmanFilterforStateofChargeEstimationofaBatteryinaPlug-InHybridElectricVehicle.IEEETransactionsonVehicularTechnology,66(10),9208-9215.