[發明專利]一種基于信息評估機制的鋰電池模型參數辨識方法

有效

• 申請號: 202110373019.0
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113190969B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發明（設計）人: 孟錦豪;杜星皓;張英敏;王順亮;劉平;劉天琪
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870
• 代理人: 楊浩林

1.一種基于信息評估機制的鋰電池模型參數辨識方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集處于動態工況的動力鋰電池的信息量；

S2、基于采集的信息量，確定鋰電池模型的參數辨識信息的評估系數；

S3、基于評估系數的變化趨勢，通過最小二乘法對由采集的信息量計算得到的參數向量和協方差矩陣P_k進行更新，初始化參數P_mem和θ_mem，并判斷更新后的鋰電池模型對應的評估系數是否降低；

若是，則進入步驟S4；

若否，則進入步驟S5；

S4、將參數向量和協方差矩陣P_k分別記憶為參數P_mem和θ_mem，進入步驟S5；

S5、設定參數辨識的時間尺度T_l，并判斷當前時間是否達到時間尺度；

若是，則進入步驟S6；

若否，則返回步驟S1；

S6、基于當前記憶的P_mem和θ_mem對鋰電池模型參數進行辨識；

所述步驟S1中的信息量包括量測電流和量測電壓；

所述步驟S2具體為：

S21、基于采集的信息量，計算敏感性向量S_y,k；

S22、基于每個時刻對應的敏感性向量S_y,k，以遞推的形式確定費雪信息矩陣的逆矩陣

S23、根據逆矩陣確定參數辨識信息的評估系數C_k。

2.根據權利要求1所述的基于信息評估機制的鋰電池模型參數辨識方法，其特征在于，所述步驟S21中的敏感性向量S_y,k為：

式中，S_y,k為在時刻k關于端部電壓U_t的敏感性向量，R₀、R_p和C_p均為鋰電池模型對應待辨識的參數；其中，其中I_t,k、I_t,k-1分別為k時刻和k-1時刻的電池電流，U_oc為電池的開路電壓，U_t,k-1為k-1時刻的電池電壓，分別為R₀、R_p和C_p的估算值，上標T為轉置運算符；

所述步驟S22中的費雪信息矩陣的逆矩陣為：

式中，λ₂為信息評估對應的遺忘因子，為輸出電壓對應噪聲的方差；

所述步驟S23中的評估系數C_k為：

式中，C_k為時刻k對應的評估系數，為中的對角元素，i＝1,2,3。

3.根據權利要求2所述的基于信息評估機制的鋰電池模型參數辨識方法，其特征在于，所述步驟S3中，通過最小二乘法對鋰電池模型的參數向量和協方差矩陣P_k進行更新時的更新式為：

式中，K_k為k時刻的增益矩陣，P_k為k時刻的協方差矩陣，為k時刻的參數向量，λ₁為遞推最小二乘對應的遺忘因子，x_k為輸入向量，且x_k＝[I_k,I_k-1,U_oc-U_t,k-1]^T，其中I_k，I_k-1為k時刻與k-1時刻對應的電池電流，U_oc為電池的開路電壓，U_t,k-1為k-1時刻的電池電壓。

4.根據權利要求3所述的基于信息評估機制的鋰電池模型參數辨識方法，其特征在于，所述步驟S6中，將P_mem和θ_mem分別賦值給協方差矩陣P_k和參數向量進而辨識得到的鋰電池模型參數和分別為：

式中，T_s為采樣間隔，且設為1秒，θ₁、θ₂、θ₃分別為參數向量中的三個參數。