¿Cómo probar la vida útil de la batería?

Los algoritmos inteligentes actuales, como redes neuronales, control difuso, máquinas de vectores de soporte, etc., pueden obtener una mayor precisión de estimación al describir la relación no lineal entre el SOC y el voltaje, la corriente y la temperatura de la batería, pero requieren una gran cantidad de Es difícil aplicar los datos de entrenamiento como apoyo a la estimación en línea de todo el vehículo. El filtro de Kalman extendido (EKF) es un método de predicción y filtrado lineal eficiente basado en el modelo de circuito equivalente de batería. Se ha utilizado ampliamente en la estimación del SOC de la batería en los últimos años. Como estimador de varianza mínima lineal recursivo, EKF realiza una estimación en tiempo real comparando el valor observado en tiempo real con el valor estimado en el momento anterior. Puede rastrear dinámicamente el valor real de SOC y es más adecuado para vehículos eléctricos con corriente severa. fluctuaciones. Sin embargo, EKF solo puede obtener una precisión de estimación de SOC ideal si el modelo de batería es preciso. Los cambios en los parámetros del modelo de batería generarán errores obvios en la estimación.

[0004] La identificación de parámetros del modelo de circuito equivalente de batería generalmente adopta un método fuera de línea, es decir, antes de cargar la caja de la batería en el vehículo, la batería se somete a un experimento de pulso de carga y descarga estándar. para obtener los parámetros relevantes de la batería, y el EKF se utiliza para estimar el SOC. Durante el proceso, los parámetros de la batería se calculan como constantes fijas. Sin embargo, con el uso prolongado de vehículos eléctricos, el envejecimiento de la batería provocará cambios en los parámetros del modelo de batería y una atenuación no lineal de la capacidad de la batería. Si EKF todavía utiliza los parámetros iniciales de la batería en el proceso de cálculo, generará graves errores en la estimación. El método de identificación de parámetros fuera de línea requiere desmontar la caja de la batería del vehículo y utilizar equipo externo para realizar experimentos de carga y descarga de la batería para recalibrar los parámetros de la batería. El proceso de desmontaje y montaje es bastante engorroso y difícil de operar.

[0005] En resumen, la batería de energía es un sistema no lineal y variable en el tiempo. Si el algoritmo de filtro de Kalman extendido siempre utiliza parámetros fijos del modelo de batería como variables de estado para estimar el SOC, a medida que la batería envejece, el el error de estimación será cada vez mayor y no podrá satisfacer las necesidades de todo el vehículo; si los parámetros del modelo de batería y la capacidad de la batería se recalibran mediante experimentos de carga y descarga fuera de línea, es necesario desmontar la caja de la batería de todo el vehículo;