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基于ARX模型的锂离子电池荷电状态在线估算
基于ARX模型的锂离子电池荷电状态在线估算
摘要：锂离子电池作为一种重要的可充电电池，广泛应用于电动车、便携式设备等领域。在实际使用过程中，准确估算锂离子电池的荷电状态（state-of-charge，SOC）是十分重要的。本文基于自回归延迟模型（ARX），提出了一种锂离子电池荷电状态在线估算的方法。通过实验数据验证了该方法的有效性和准确性。
关键词：锂离子电池；荷电状态；ARX模型；在线估算
1.引言
锂离子电池作为一种高效可靠的能源储存设备，其广泛应用于电动车、便携式设备等领域。在实际使用过程中，为了确保电池的安全和性能，需要准确估算电池的荷电状态（SOC）。SOC的准确估算可以帮助电池维护人员及时采取合适的措施，以延长电池的使用寿命和提高电池的性能。
2.锂离子电池的SOC估算方法
目前，估算锂离子电池SOC的方法主要包括基于开路电压-荷电状态关系（opencircuitvoltage-stateofcharge，OCV-SOC）曲线方法、基于电池内阻方法、基于卡尔曼滤波方法等。这些方法在某些情况下可以获得较高的估算精度，但也存在一些问题，如需要复杂的实验设备、无法在线实时估算等。
3.基于ARX模型的SOC在线估算方法
ARX模型是一种经典的自回归延迟模型，已广泛应用于系统辨识和预测问题。本文提出了一种基于ARX模型的锂离子电池SOC在线估算方法。该方法通过测量电池的电压和电流，建立ARX模型，根据模型预测电池的SOC。
3.1数据采集和预处理
首先，我们需要采集电池的电压和电流数据。这些数据可以通过电池管理系统（batterymanagementsystem，BMS）获取。然后，对数据进行预处理，包括去除异常值、滤波处理等。
3.2ARX模型建立
建立ARX模型需要确定模型的延迟阶数。延迟阶数的选择需要根据实际情况和模型拟合的效果来确定。一般来说，延迟阶数越高，模型的复杂度越高，但也能提高模型的拟合精度。
3.3模型参数估计和更新
通过最小二乘法或其他优化算法，估计ARX模型的参数。然后，使用数据对模型进行拟合，并更新模型参数。这个过程可以不断迭代，以逐渐提高模型的准确性。
4.实验结果分析
为了验证基于ARX模型的SOC估算方法的有效性和准确性，我们在实际锂离子电池上进行了实验。实验结果表明，该方法能够准确估算电池的SOC，并且能够在在线实时估算的情况下保持较高的精度。
5.结论
本文提出了一种基于ARX模型的锂离子电池荷电状态在线估算方法，通过测量电池的电压和电流，建立ARX模型，并根据模型预测电池的SOC。实验结果表明，该方法的估算精度较高，能够满足锂离子电池在实际使用中对SOC估算的需求。
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