基于等效电路分析的航空锂电池工作特性研究
锂电池等效电路模型
锂电池等效电路模型
锂电池等效电路模型是用来描述锂电池内部电化学反应和电学特性的模型。
它将锂电池看作是一个由电池内部化学反应和表面阻抗所组成的复杂电路，通过等效电路模型可以更好地描述锂电池的特性和行为。
锂电池的等效电路模型主要分为两部分，一部分是电化学反应模型，包括有电解质解离和离子在电解质中的迁移等，另一部分是电学特性模型，包括有内阻、电容和自放电等。
其中，电化学反应模型可以通过Nernst方程来描述，该方程可以计算出电池的电势随着时间和电池状态的变化而变化。
而电学特性模型则是通过等效电路模型来描述，其中内阻可以表示为电池内部化学反应过程的电阻，电容则可以表示为电池内部电荷储存的能力。
通过锂电池等效电路模型，我们可以更好地理解锂电池的工作原理和特性，为锂电池的设计和应用提供更加精准的模拟和分析。
- 1 -。
采用等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法
采用等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法宁博;徐俊;曹秉刚;杨晴霞;王斌;许广灿【摘要】针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法.该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器并证明了稳定性,通过在线估计电池参数从根源校正模型误差,建立滑动平均滤波器对估计参数滤波降噪,利用多时间维度思想周期性更新电池模型,并结合卡尔曼滤波算法进行荷电状态估计.搭建电池充放电测试平台进行实验,实验结果表明:城市道路循环工况下,基于参数自适应电池模型的卡尔曼滤波电池荷电状态估计误差小于3％.该算法简单、准确、适应性强,对于多变环境、长周期使用条件下的动力电池监测具有较高的实用价值.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2015(049)010【总页数】6页(P67-71,78)【关键词】动力电池;电池模型;参数自适应;荷电状态估计【作者】宁博;徐俊;曹秉刚;杨晴霞;王斌;许广灿【作者单位】西安交通大学电动汽车与系统控制研究所,710049,西安;西安交通大学电动汽车与系统控制研究所,710049,西安;西安交通大学电动汽车与系统控制研究所,710049,西安;西安交通大学电动汽车与系统控制研究所,710049,西安;西安交通大学电动汽车与系统控制研究所,710049,西安;西安交通大学电动汽车与系统控制研究所,710049,西安【正文语种】中文【中图分类】TM912.8电池管理系统(battery management system,BMS)是电动汽车的关键部件之一。
作为BMS控制策略的基础,荷电状态(state of charge,SOC)估计的准确性直接关系着车辆安全性、动力性和经济性,而电池模型的准确度对SOC估计精度影响极大[1]。
尽管滑模[2]、PI[3]、卡尔曼滤波[4]等算法能够补偿一定SOC估计误差,但是并不能消除电池内部参数变化导致的模型系统误差。
锂电池二阶rc等效电路模型
锂电池二阶RC等效电路模型1. 引言在现代社会中，锂电池已经成为一种广泛应用的电池技术。
为了更好地理解锂电池的工作原理和性能特点，在电路分析中，我们可以使用RC电路模型来表示锂电池的等效电路。
本文将详细介绍锂电池二阶RC等效电路模型，探讨其原理和应用。
2. 理论在电路理论中，我们可以将锂电池建模为一个具有内阻和电容的二阶RC等效电路。
该模型可以帮助我们更好地研究锂电池的动态响应和充电/放电过程。
2.1 内阻的等效锂电池的内阻是指电池内部由于材料电阻、电解液电导等造成的电阻。
这种电池内阻对电池的充放电性能有着重要的影响。
在二阶RC等效电路模型中，内阻可以等效为一个串联的电阻元件。
2.2 电容的等效锂电池内部也存在一定的电容，该电容被称为电池的极化电容。
电池的极化电容主要由电解液和电极之间的界面电容构成。
在二阶RC等效电路模型中，电容可以等效为一个并联的电容元件。
2.3 等效电路模型综合以上分析，锂电池的二阶RC等效电路模型如下图所示：---------| |--| R_i |--| | | |--| C_p--| |---------其中，Ri代表电池的内阻，Cp代表电池的极化电容。
3. 应用锂电池二阶RC等效电路模型在很多实际应用中都有着重要的作用。
下面将介绍一些相关的应用场景。
3.1 锂电池充放电过程通过锂电池二阶RC等效电路模型，我们可以分析锂电池的充放电过程。
充电时，电池的内阻会导致电池的电压下降，电容则会对充电速度起到一定的影响。
放电时，电池的内阻会导致电池的电压上升，电容则会影响电池的放电时间。
通过分析电池的充放电过程，可以帮助我们更好地设计电池管理系统和优化电池的使用效果。
3.2 电池容量测试锂电池的容量是指电池能够存储的电荷量，是衡量电池性能的重要指标之一。
通过锂电池二阶RC等效电路模型，我们可以利用简单的电路测量方法来估计电池的容量。
通过测量电池的放电时间和电压变化情况，可以得到电池的容量估计值。
适应高电流倍率工况的锂离子电池等效电路模型
等效电路模型(equivalent circuit model，ECM)是电池模型的主要类型之一，对电池特性分析和状态估计非常重要。
然而，当前广泛使用的基于阻容(RC)结构的电池ECM无法应对复杂多变场景。
例如，传统ECM无法反映电池极化电压在高电流倍率下的特殊现象，即传统ECM不能准确表征电池在高电流倍率下的阻抗特性。
针对这一问题，本团队在不同SOC下进行了电池峰值电流实验，通过实验数据分析了电池在峰值电流下的极化电压和阻抗特性。
然后，引入负电阻电容环节拟合实验结果，对传统ECM进行改进以充分体现高电流倍率下的电池极化现象。
通过比较传统RC环节与负电阻电容环节特性，提出了基于阻抗特性曲线拐点的参数分离方法，其计算量小，模型求解便捷。
最后，对分离参数后的模型进行验证，结果表明所提ECM及参数获取方法能够较好地模拟高电流倍率下电池的极化电压变化，进而更加准确地表征电池电压特性，模型输出与实验结果误差小于0.05 V。
所提ECM相比于传统的RC模型精确度得到了极大提升，且不依赖于复杂的电化学模型，维持了模型的简单结构。
关键词:锂离子电池；等效电路模型；电池阻抗特性；极化电压；峰值电流实验能源问题一直是世界面临的重大挑战。
电池技术作为一种重要的能量存储方式，正逐步成为新能源汽车、新型电力系统等领域的核心技术之一。
电池管理系统(battery management system，BMS)作为电池管理、电池组设计以及电动汽车的关键技术，已经成为电池研究领域的热点问题。
通常电池的内部状态如荷电状态(state of charge，SOC)、健康状态(state of health，SOH)、功率状态(state of power，SOP)等不能直接获取，需要通过基于模型的估计算法进行推断。
因此，准确的电池模型至关重要。
电池建模种类较多，常见的有经验模型、ECM、电化学模型和数据驱动模型。
其中ECM采用电路元件串并联组合来模拟电池内部的电化学过程，其结构简单、易于理解、表达端电压能力强，被广泛地用于电池端电压预测和内部状态估计。
锂电池等效电路建模与荷电状态估计
锂电池等效电路建模与荷电状态估计1. 引言1.1 概述锂电池是目前应用广泛的一种高能量密度的电池技术，被广泛应用于移动设备、电动汽车和储能系统等领域。
在实际应用中，了解锂电池的荷电状态（State of Charge，SOC）对于实现其可靠控制和管理至关重要。
然而，由于锂电池本身特性的复杂性以及工作环境的影响，精确地估计锂电池的荷电状态仍然是一个具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了多种方法，并且其中基于等效电路模型的荷电状态估计方法成为了主流。
该方法通过建立锂电池的等效电路模型来描述其内部特性，并利用测量得到的电压和电流数据进行参数估计，从而达到荷电状态估计的目的。
1.2 文章结构本文将会介绍锂电池等效电路建模与荷电状态估计这一研究领域的相关内容。
首先，在第2节中我们将详细讨论锂电池等效电路建模方法，包括概述不同类型的等效电路模型以及分析电压和电流之间的关系。
接着，在第3节中我们将介绍荷电状态估计技术的重要性，并详细探讨基于等效电路模型的荷电状态估计方法以及其他一些常用的估计方法。
在第4节中，我们将进行实验设计和数据采集，并对锂电池等效电路建模结果进行验证和优化分析，并比较评估不同荷电状态估计方法的结果。
最后，在第5节中，我们将总结本文的主要研究成果，并对未来的研究方向和拓展进行展望。
1.3 目的本文旨在全面介绍锂电池等效电路建模与荷电状态估计这一领域的相关研究进展，为进一步提高锂电池荷电状态估计精度提供参考。
通过对该领域已有研究成果的总结和归纳，可以帮助读者更好地理解锂电池等效电路建模方法、荷电状态估计技术以及它们在实际应用中的潜力和局限性。
同时，本文也可以为相关研究人员提供一个全面而系统的视角，从而为他们开展新的研究工作提供启示和指导。
2. 锂电池等效电路建模2.1 等效电路模型概述在研究锂电池行为和性能时，建立一个准确的等效电路模型是非常重要的。
等效电路模型可以帮助我们理解锂电池内部的物理过程，并预测其在不同负载条件下的响应。
锂电池二阶rc等效电路模型
锂电池二阶rc等效电路模型锂电池是一种常见的电池类型，具有高能量密度、长寿命和轻量化等优势，因此在现代电子设备中广泛应用。
而为了更好地理解和模拟锂电池的行为，研究人员提出了锂电池的二阶RC等效电路模型。
锂电池二阶RC等效电路模型是一种用于描述锂电池内部特性的数学模型。
它将锂电池视为一个由电阻、电容和电源构成的电路，用于表示锂电池充电和放电过程中的电压和电流变化。
该模型可以通过测量锂电池的动态响应来确定电阻和电容的值，从而更准确地预测锂电池的性能。
在锂电池二阶RC等效电路模型中，电阻R1代表电池内部的电阻，反映了电池中涉及化学反应的损耗。
电容C1代表电池内部的电荷存储能力，反映了电池对电流变化的响应速度。
电阻R2和电容C2则分别代表了电池与外部电路的耦合效应，反映了电池与外部环境的相互作用。
通过锂电池二阶RC等效电路模型，我们可以更好地理解锂电池的工作原理。
在充电过程中，外部电源施加电压，电流通过电阻R1和电容C1流入电池内部，同时电容C2也开始充电。
当电容C2充满后，电流开始流入外部电路，电池电压逐渐达到稳定状态。
在放电过程中，电池开始释放储存的能量，电流通过电阻R1和电容C1从电池内部流出，同时电容C2开始放电。
当电容C2放电完毕后，电流继续从电池内部流出，直到电池电压降至某个临界值。
锂电池二阶RC等效电路模型可以帮助我们分析锂电池的性能特点。
例如，通过调整电阻和电容的数值，我们可以改变电池的响应速度和电流输出能力。
此外，该模型还可以用于预测锂电池在不同工况下的电压和电流变化，从而指导电池的设计和应用。
需要注意的是，锂电池二阶RC等效电路模型是一种简化模型，它假设锂电池的内部特性可以用电阻和电容来表示。
实际上，锂电池的内部特性与化学反应和材料属性有关，更复杂的模型可能需要考虑更多的参数和影响因素。
锂电池二阶RC等效电路模型是一种重要的工具，用于描述和模拟锂电池的行为。
通过该模型，我们可以更好地理解锂电池的工作原理和性能特点，从而为锂电池的应用和设计提供指导。
无人机锂电池剩余电量估算方法
无人机锂电池剩余电量估算方法谢霜娇; 王顺利; 蒋聪; 熊鑫; 时浩添【期刊名称】《《化工自动化及仪表》》【年(卷),期】2019(046)010【总页数】6页(P839-843,869)【关键词】剩余电量估算; 无人机锂电池; 二阶戴维南等效电路模型; 参数辨识; 扩展卡尔曼算法【作者】谢霜娇; 王顺利; 蒋聪; 熊鑫; 时浩添【作者单位】西南科技大学信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】TH701; TP301.6在航空应用中，飞行物体的能量消耗和重量呈正相关关系，高能量密度成为配备航空电池组性能表征选择的重要因素。
锂离子电池具有比能量大、工作电压高、自放电小、无记忆效应、循环性能优越、可快速充/放电、输出功率大及不含有毒有害物质等优点。
但锂电池的使用过程中，需要可靠测算管理，其中剩余电量的估算是关键因素之一，而剩余电量通常用荷电状态(State of Charge，SOC)表征。
由于锂电池系统具有非线性，荷电状态的准确估算难度较大。
文献[1，2]分析了锂电池的安全性。
文献[3]运用无迹卡尔曼算法估算了电池荷电状态。
文献[4～7]针对钴酸锂电池、磷酸铁锂电池及三元锂电池等进行了特性分析、等效模型建立与相关验证分析。
文献[8]比较了不同阶数的锂电池等效电路模型对荷电状态估算效果的影响，结果表明二阶以上无明显提升，反而明显增加了计算复杂度。
笔者主要对无人机三元动力锂电池进行等效建模，并对模型进行参数辨识，对比仿真和实验观测模型效果。
再结合扩展卡尔曼算法(Extend Kalman Filter，EKF)对锂电池的荷电状态进行估算。
1 理论分析1.1 二阶戴维南等效电路模型目前，锂离子常用的等效模型主要有3类：纯数学模型、电化学模型和等效电路模型。
由于等效电路模型具有计算简单和物理意义明确的优点，应用最为广泛。
电池的内阻和极化效应对电池有较大影响[8]。
笔者采用如图1所示的二阶戴维南等效电路模型，相比于传统的Rint模型和一阶等效电路模型，本模型能更好地表征极化效应，具有更好的精度。
等效电路法动力锂离子电池组系统建模与仿真
等效电路法动力锂离子电池组系统建模与仿真王新霞;王党树【摘要】以锂离子电池作为研究对象分析了多种电池等效电路模型的优缺点,最终选取二阶RC等效电路模型,搭建了仿真模型.该模型很好地表现了电池的输出特性,不仅直观地反映了开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)-荷电状态(State of Charge,SOC)特性,更进一步反映了工作电压-荷电状态特性,对电池的SOC在线评估具有的重要作用.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2018(037)007【总页数】5页(P92-96)【关键词】电池模型;电池管理系统;荷电状态估计;均衡保护【作者】王新霞;王党树【作者单位】西安科技大学电气与控制工程学院,西安710054;西安科技大学理学院,西安710054【正文语种】中文【中图分类】TP274+.20 引言建立准确的电池等效模型是研究电池荷电状态估计和均衡管理一种重要方法。
目前国内外学者所建立的电池模型大致可分为电化学模型、数学分析模型或电气原理模型[1-4]。
电化学模型是从电池的电解液、电极、隔膜材料之间的反应机理出发,用数学模型反映电极化学反应过程及电解液离子的浓度变化。
建模者应具有良好的电化学知识，所以模型只能在特定环境条件下使用[2]。
数学分析是根据经验利用过数学方程来表示电池内部关系，抽象于实体电池,主要有Peukert、RVW和随机马尔科夫链模型。
但不能表征电池内部具体参数如电阻、端口电压，难以仿真[5-8]。
电气模型又称作等效电路模型，是用具体的电气方程描述电池内部特性和外特性。
主要有Thevenin模型[9-10]、PNGV(Partnership for a New Generation of Vehicles)模型[5]和通用性的非线性(General Nonlinear, GNL)模型[11-12]：Thevenin模型对电池稳态特性的描述不够完善，同时无法预测电池的工作时长；PNGV 模型对Thevenin模型做出了改善，但是它的精度是一大缺陷；GNL模型是对PNGV 模型的扩展与推广，模型适用性广，但同样模拟精度不高。
锂电池组等效模型构建与SOC估算方法研究
锂电池组等效模型构建与SOC估算方法研究李建超;王顺利;刘小菡;杨东;钟俊【摘要】以由7个单体串联的钴酸锂电池组为检测对象,搭建BMS系统(Battery Management System, BMS),实现对锂电池组各单体电压、电流、温度的实时监测和电池的荷电状态(State of Charge,SOC)估算;以STM32F103ZET6为控制器,设计电池的电压检测电路、电流检测电路及温度检测电路等,探索并实现了基于扩展卡尔曼(EKF)算法的荷电状态估算法.实验结果表明:该电池管理系统能够实现对电池组的电压、电流及温度等参数的监测,其中电压测量误差低于0.40%,还能完成对钴酸锂电池组中各单体电池的SOC估算,其误差低于5.00%.%Taking a lithium cobalt oxide battery pack with seven battery cells connected in series as the object of detection to set up a BMS system to realize the real-time monitoring of the voltage,current and temperature of the lithium battery pack together with the state of charge(SOC)estimation was implemented and through taking STM32F103ZET6 as a controller,the battery voltage detection circuit,current detection circuit and the temperature detection circuit were designed and a novel SOC estimation method based on extended Kalman (EKF)algorithm was realized.The experimental results show that,this BMS can detect the voltage,current, temperature and other parameters of the battery pack and the measurement error of the voltage is less than 0.40%.The SOC estimation error of the individual cell in the lithium cobalt oxide battery pack is less than 5.00%.【期刊名称】《化工自动化及仪表》【年(卷),期】2018(045)002【总页数】4页(P150-153)【关键词】电池管理系统;SOC估算;扩展卡尔曼算法【作者】李建超;王顺利;刘小菡;杨东;钟俊【作者单位】绵阳市产品质量监督检验所;西南科技大学信息工程学院;西南科技大学信息工程学院;绵阳市产品质量监督检验所;绵阳市产品质量监督检验所【正文语种】中文【中图分类】TH862+.7锂电池因具备工作电压高、重量轻、使用寿命长、循环充放电次数多及环保等优点，逐渐成为蓄电池的主流，在手机电池、备用电源、航空设备及电动汽车动力电池等方面广泛应用。
航空用大容量锂离子电池研究
电子测量0 引言锂离子蓄电池是二十世纪九十年代初发展起来的一种新型高能电池，具有比能量大、工作电压高、循环寿命长、自放电小、免维护等特点[1]。
目前，航空机载领域装备的直流化学电源主要作为应急电源使用，类型主要有：镉镍蓄电池组、锌银蓄电池组、铅酸蓄电池组，与此相比，锂离子蓄电池组的体积比能量和质量比能量更高，可以降低机载直流化学电源的重量，增加飞行器的额外载荷能力，因此高性能的航空用锂离子蓄电池组正成为机载直流化学电源的技术发展趋势。
到目前为止，航空机载能够实用的锂离子电池正极材料主要有钴酸锂、磷酸铁锂、锰酸锂、镍酸锂及镍钴锰酸锂三元材料等，而负极材料基本上都采用碳。
目前工程应用范围最广、应用技术最成熟的正极材料是钴酸锂材料。
国外在航空航天领域开始应用的是镍酸锂正极材料和钴酸锂正极材料两种，其中法国SAFT公司使用镍酸锂材料、日本使用钴酸锂材料。
镍酸锂材料具有比能量高、储存性能优异等特点，但其安全性最差。
与钴酸锂材料电池相比，磷酸铁锂电池和锰酸锂电池的安全性有所提高，成本降低，但磷酸铁锂电池的比能量低、低温性能差，锰酸锂电池的高温使用寿命较差，镍钴锰酸锂三元材料是最近发展的新材料，航空机载工程化应用时间较短。
航空用锂离子蓄电池组通常具备容量大、电压高等特性，一般情况下采用多只大容量动力锂离子电池串联增压，其供电特性等性能与大容量动力锂离子电池直接相关。
大容量动力锂离子电池的制造工艺主要有两种：①采用叠片或卷绕工艺直接制造大容量锂离子电芯；②通过小容量锂离子电芯并联增容制造。
不管是哪种工艺，均需要通过集流体汇流后进行输出。
基于小容量锂离子电芯并联增容的大容量动力锂离子电池，刘新军等[2]研究了极耳分布、引出方式等对内部并联单元电流分布的影响；周显茂等[3]研究了单体的容量、放电平台、初始电压、自放电率等参数对并联电池性能的影响。
本文基于小容量锂离子电芯并联增容的航空用大容量动力锂离子电池，采用内阻测量法及恒流放电法研究了锂离子电芯并联后的内阻、功率供电特性变化，并开展了过充电、过放电、针刺、加温及短路安全性测试。
基于VFFRLS_联合AUKF_的锂电池SOC_估计
第23期2023年12月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.23December,2023作者简介:邹康康(1995 ),男,山东烟台人,硕士研究生;研究方向:锂电池SOC 估计㊂基于VFFRLS 联合AUKF 的锂电池SOC 估计邹康康,李良光(安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001)摘要:锂电池的荷电状态估计(SOC )在动力电池管理系统中占有重要地位,准确的SOC 预测是锂电池安全工作的关键保证㊂文章针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低㊁稳定性差等问题,采用可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS )对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF )来估计SOC ㊂在UDDS 工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,联合估计算法可将SOC 估计误差控制在2.07%以内,能够有效提高SOC 估计的准确性和鲁棒性㊂关键词:参数辨识;自适应无迹卡尔曼滤波;可变遗忘因子递推最小二乘法;荷电状态中图分类号:TM912㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀近年来,随着社会的发展,化石能源的消耗量不断增加,化石能源的使用不仅存在资源上的限制,还给自然环境带来了巨大的压力,因此,大力发展电动汽车可以有效缓解这种局面㊂当前电动汽车的动力来源是锂离子电池,对锂电池进行有效的管理和监控,不仅可以保障动力电池的安全可靠运行,而且可以提高锂电池的使用寿命㊂其中锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC )是整个BMS (BatteryManagement System)的核心,因此锂电池的SOC 就显得尤为重要[1]㊂通过研究,针对锂电池实际工况复杂而导致电池模型参数辨识的精度不高和传统的无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法估计SOC 精度不高的问题[2],本文提出使用可变遗忘因子递推最小二乘算法对模型参数进行动态辨识,并联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(Adaptive UnscentedKalman Filter,AUKF)估算锂电池SOC㊂联合算法既解决了模型参数辨识固定导致模型误差较大的情况,又解决了UKF 精度不高的问题,提升了算法估计SOC 的准确性和稳定性㊂1㊀电池状态空间模型1.1㊀二阶Thevenin 等效电路模型㊀㊀目前,锂离子电池建模的方法有很多种,本文选取二阶RC 等效电路对电池进行建模,如图1所示,该模型计算复杂度较小且性能优越[3]㊂图1㊀二阶RC 等效电路模型0411.2㊀电池模型参数在线辨识㊀㊀在系统辨识中,递推最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)是一种常用的估计算法[4]㊂为了降低历史数据的影响并适应锂电池复杂的工作状态,基于遗忘因子的递推最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Squares,FFRLS)被提出用于模型参数辨识[5]㊂通过引入遗忘因子,可以动态调整历史数据的权重㊂然而,在一些情况下,固定的遗忘因子可能无法满足需求㊂为了克服这个问题,本文采用可变遗忘因子递推最小二乘法(Variable Forgetting Factor Recursive Least Squares,VFFRLS)对电池模型进行参数辨识㊂2㊀电池SOC估计2.1㊀UKF算法原理㊀㊀卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)常用于线性系统,实现过程则是通过利用上一时刻的最优结果来预测当前时刻的值,并且结合观测值对当前时刻的值进行修正,从而得到最优结果㊂为使其应用于非线性系统,UKF被广泛应用㊂UKF算法的主要思想是通过UT变换,以一定的规律对采样点进行采样和赋予权重,从而近似地获得采样点附近的均值和方差㊂这样的近似方法能够有效地估计状态变量的分布,并在非线性系统中表现出较高的精确性和稳定性[6]㊂2.2㊀自适应调节策略㊀㊀AUKF通过对过程噪声和观测噪声的动态调整使得滤波器能够更加适应复杂工况,提升算法模型的鲁棒性,同时提高了精确度㊂2.3㊀电池SOC联合估计㊀㊀根据二阶RC等效电路建立起来的锂电池等效模型,通过将VFFRLS和AUKF联合估计㊂首先通过二阶RC等效电路模型得到模型的回路状态方程,然后同VFFRLS算法对模型参数进行在线辨识,得到的参数带入AUKF的状态矩阵和噪声矩阵,获得SOC㊂通过OCV-SOC曲线对VFFRLS算法进行调整㊂3㊀实验验证与分析㊀㊀为了检验VFFRLS-AUKF算法在估算锂电池SOC方面的精确度,在UDDS工况下,采用VFFRLS-UKF和VFFRLS-AUKF2种算法进行SOC估算㊂锂电池的SOC估计结果如图2所示,SOC估计的误差情况如图3所示㊂如图2所示,VFFRLS-UKF和VFFRLS-AUKF算法都能较好地跟随电池的真实SOC,从图中可以看出VFFRLS-AUKF更接近于真实的SOC,说明AUKF算法通过对噪声的自适应调整,能够适应更加复杂的工况,提高了算法的精确度和鲁棒性㊂从图3可以看出,在复杂工况下,UKF和AUKF的估计误差都波动较大,这主要是由UDDS工况电流变化引起的,且没有引起发散,都具有良好的收敛性,但VFFRLS-AUKF算法的误差范围明显更小,收敛性更好㊂为了更直观地辨别2种算法的优劣,UDDS工况下的VFFRLS-UKF和VFFRLS-AUKF的绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)如表1所示㊂表1㊀UDDS工况下VFFRLS-UKF和VFFRLS-AUKF算法的MAE㊁RMSE对比SOC估计方法MAE RMSE VFFRLS-UKF0.0148360.016568 VFFRLS-AUKF0.0077290.009285图2㊀UDDS工况下电池SOC估计对比曲线图3㊀UDDS工况下电池SOC估计误差对比曲线 1414 结语㊀㊀锂电池SOC的准确估计在整个BMS系统中至关重要㊂准确的SOC估计不仅可以确保电动汽车的行驶安全,还可以延长锂电池的使用寿命㊂通过建立二阶RC等效电路模型,获得状态方程和观测方程㊂本文采用VFFRLS算法对系统参数进行辨识,以解决传统的FFRLS算法中参数固定导致模型精度下降的问题㊂然后,将辨识出的参数与AUKF相结合,在模型的准确性基础上,降低了系统噪声和观测噪声的影响,提高了算法的精度和鲁棒性㊂此方法可以提供准确可靠的锂电池SOC估计结果㊂参考文献[1]卢云帆,邢丽坤,张梦龙,等.基于UKF-AUKF锂电池在线参数辨识和SOC联合估计[J].电源技术, 2022(10):1151-1155.[2]张利东,牛志刚,刘瑛.遗传算法优化神经网络整包电池SOC估计模型[J].机械设计与制造,2023(2):189-194.[3]韦仲爽,侯巍,赵彦,等.基于扩展卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池荷电状态估计[J].中山大学学报(自然科学版),2023(5):92-100.[4]高博洋,刘广忱,张建伟,等.无迹卡尔曼滤波法估计锂离子电池的SOC[J].电池,2021(3): 270-274.[5]刘鹏,李云伍,梁新成.基于遗忘递推最小二乘与自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计[J].汽车技术,2022(2):21-27.[6]董祥祥,武鹏,葛传九,等.基于参数在线辨识和SVD-UKF的锂电池SOC联合估计[J].控制工程, 2022(9):1713-1721.(编辑㊀王雪芬)SOC estimation of estimated lithium battery based on VFFRLS combined with AUKFZou Kangkang Li LiangguangSchool of Electrical and Information Engineering Anhui University of Science andTechnology Huainan232001 ChinaAbstract The state of charge estimation SOC of lithium battery plays an important role in the power battery management system and accurate SOC prediction is the key guarantee for the safe operation of lithium battery.Aiming at the problems such as insufficient accuracy of model parameter identification due to the fixed parameters of the battery model and low accuracy and poor stability of the traditional unscented Kalman filter this paper uses the variable forgetting factor least square algorithm VFFRLS to identify the battery model online parameters and then combines the adaptive unscented Kalman filter algorithm AUKF to estimate SOC.The experimental results show that the joint estimation algorithm can control the SOC estimation error within2.07% which can effectively improve the accuracy and robustness of SOC estimation.Key words parameter identification adaptive untraced kalman filtering variable forgetting factor recursive least squares method state of charge241。
基于Thevenin模型的无人机电池续航能力的估算方法
基于Thevenin模型的无人机电池续航能力的估算方法作者：莫兴丹周彬刘晓燕刘伟来源：《科技视界》2020年第06期摘要针对无人机电池的动态特性，提出了一种基于电池等效电路的Thevenin模型，根据混合脉冲功率特性测试（HPPC），在不同荷电状态下，对无人机电池内部的欧姆电阻、極化电阻、极化电容参数进行识别。
通过对无人机电池进行放电测试，使用matlab建立无人机电池荷电状态（SOC）的拟合模型，无人机电池的剩余续航时间的预测模型。
结果表明，基于Thevenin等效电路建立的评估模型，能使无人机续航能力的预测误差在10%范围内。
关键词无人机电池;Thevenin模型;荷电状态;续航能力中图分类号： TM912 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码： ADOI：10.19694/ki.issn2095-2457 . 2020 . 06 . 750 引言无人机电池是无人机动力系统不可缺少的部分，无人机电池的评估模型，能影响无人机的稳定性和安全性。
无人机在工作状态下，若电池不能够提供稳定的动力，会使无人机系统存在通信中断、操控能力受限等紧急情况的发生。
为了保证无人机的飞行安全，必须在无人机电池容量耗尽前停止飞行，目前对无人机的工作时间的预测，主要是通过经验来估计无人机的飞行时间，或是通过检测无人机电池电压大小来估计飞行时间。
现有的无人机大多数是以锂电池作为主要电源，由于锂电池会受到使用时间、充放电次数、以及工作电流大小等因素的影响。
并且锂电池在长时间的使用过程中，电池性能不稳定，所以根据经验和电压来估计无人机飞行时间并不精确，为了能够准确的掌握无人机飞行时间，需要对无人机电池的剩余容量进行监控和估计。
常用于估算电池状态的方法有安时积分法[1]、电化学法[2]及等效电路法[3]，其中安时积分法需要不断的采集电池的工作电流来累积计算消耗容量，而无人机电池的工作电流是不稳定的，且电流变化幅度较大，因此会导致根据电流累积计算的容量结果的误差较大，所以安时积分法对于无人机这类电流多变的电池不适用;而电化学法涉及的参数较多且参数计算复杂，电化学法对无人机电池的参数获取非常困难，且计算开销会导致无人机电池的利用率减小，因此电化学法对无人机电池也不适用;针对这些问题，本文确定出更适合于无人机电池的等效电路法，来估算无人机电池的续航能力。
一种纯电动汽车锂电池组等效电路研究
一种纯电动汽车锂电池组等效电路研究西南科技大学苏杰，林茂松，王顺利，李进，Coffie-Ken James，谢非（西南科技大学信息工程学院，四川省绵阳621010）（2019年2月28日于《Measurement and Control》上发表）林茂松，教授中文摘要：根据纯电动汽车动力锂离子电池组的需求，建立了复合等效电路模型（S-ECM模型）。
首先，根据模型参数辨识的要求，设计了间歇放电和混合功率脉冲特性联合实验，对模型参数进行辨识。
研究表明，该方法能有效地识别参数。
其次，利用Matlab/Simulink对纯电动汽车动力锂离子电池组的复合等效电路模型进行了仿真，表明该模型对纯电动汽车动力锂离子电池组的描述是可行的。
欧姆内阻R0的模拟误差应小于0.05mΩ。
研究表明，纯电动汽车用动力锂离子电池组在荷电状态范围内有一个稳定的放电周期[20%，80%]。
然而，当充电阶段低于20%时，纯电动汽车用动力锂离子电池组不再稳定，复合等效电路模型的参数发生了显著变化。
英文摘要：According to the demand of vehicle lithium-ion battery pack, the Splice-Equivalent Circuit model(S-ECM) is constructed. Firstly, A joint experiment of intermittent discharge and Hybrid Power Pulse Characterization (HPPC), basis of the requirements of parameters identification for the model, is designed to identify the parameters. Study shows that it can identify the parameters. Secondly, The Splice-Equivalent Circuit model of vehicle lithium-ion battery pack is simulated by MATLAB/Simulink, which shows the model is feasible to describe the vehicle lithium-ion battery pack. The simulation error of ohmic internal resistance R0 should be less than 0.05mΩ. Study suggests that t he vehicle lithium-ion battery pack have a stable discharge period within the SoC rage of [20%,80%]. However, when stage of charge is below 20%, vehicle lithium-ion battery pack is no longer stable and the parameters of the Splice-Equivalent Circuit model change dramatically.国家级大学生创新创业训练计划支持项目（201810619018）作者简介：苏杰（1998-）、男，四川遂宁，自动化专业，2016级，研究方向为新能源测控方向。
锂离子动力电池SOP在线估计方法研究
锂离子动力电池SOP在线估计方法研究金鑫娜; 顾启蒙; 潘宇巍; 华旸【期刊名称】《《电源技术》》【年(卷),期】2019(043)009【总页数】5页(P1448-1452)【关键词】锂离子电池; RC等效电路; SOP估计; 二维插值【作者】金鑫娜; 顾启蒙; 潘宇巍; 华旸【作者单位】北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100083【正文语种】中文【中图分类】TM912目前，能源危机和环境污染日趋凸显，可持续、绿色发展已成为世界各国关注的焦点。
因此，新能源汽车尤其是电动汽车(Electric Vehicle，EV)得到了大力发展。
动力电池是电动汽车的关键部件之一，其中锂离子电池(Lithium Ion Battery，LIB)以高比功率、高能量密度、长循环寿命、低成本、对环境友好而成为主流的动力电池。
由于在LIB使用过程中存在电池单体不一致性、安全问题等，使得电动汽车中的电池管理系统 (Battery Management System，BMS)必不可少。
BMS是一种智能监控系统，其主要功能是电池参数采集、电池均衡、电池状态估计、实时故障诊断等，以确保电池在整个使用寿命期间能安全可靠地运行[1]。
其中，最为关键的电池状态是电池充电状态 (State of Charge，SOC)和功率状态(State of Power，SOP)[2]。
精确的SOP是确定当前可用功率，以判断是否满足加速、再生制动等需求的关键性因素，以避免电池过充或过放，影响电池寿命甚至引发安全隐患。
而且对于低温、老化或低SOC的动力电池来说，精确的SOP预测尤为关键，例如当电动汽车的电池包的SOC处于极低状态时，会出现某个或某些电芯电压比其他电芯低较多的情况，此时若要保证每个电芯的电压不低于电池出厂给定的最低电压，就需要精确地预测出下一时刻上述异常电芯的最大输出功率以限制电池使用而去除安全隐患。
因此，为有效保障电动汽车能量系统安全，急切需要可靠的SOP在线预测算法。
基于AIC准则的锂离子电池变阶RC等效电路模型研究
ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ａ ｌ Ｒ Ｃ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｗ ｉ ｔ ｈ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ ｃ ｈ ａ ｒ ｇ ｅ（ Ｓ Ｏ Ｃ ） ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｓ ｂ ｏ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ
ｄ ｉ ｒ ｖ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｅ（ Ｕ Ｄ Ｄ Ｓ ）ｔ ｅ ｓ ｔ ｃ ｙ ｃ ｌ ｅ ｓ ． Ｂ ｙ ｓ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ｙ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ’ Ｓ ｃ ｏ ｍ ｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ，ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ — ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ
ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｄ ｅ １ ． Ｔｈ ｅ ｖ ｌｉ ａ ｄ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｖ ｅ ｉｆ ｒ ｉ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇ
商云龙 张 奇 崔 纳新 张承 慧
２ ５ ０ ０ ６ １ ） （ 山东大学控制科学与工程学院 济南
基于Thevenin的锂离子动力电池建模实验研究
基于Thevenin的锂离子动力电池建模实验研究于跃;李昊;杨燕霞;徐今强【摘要】为了准确估算锂电池的荷电状态(SOC),对其等效电路模型进行了研究;通过充放电实验研究锂电池的电特性,利用充放电电压、电流数据辨识其欧姆电阻、极化电阻和极化电容参数,建立了较为精确的锂电池戴维宁模型;建立实验用磷酸铁锂电池的离散状态空间模型,在Matlab/Simulink环境下建立了该电池的仿真模型,并设计了放电实验;实验证明,建立的锂电池模型仿真数据与实测数据误差小于0.1V,且随着充放电的进行误差逐渐减小,较好地跟随电池电压的变化,模型精度较高.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)004【总页数】4页(P157-159,163)【关键词】锂电池;电特性;戴维宁模型;混合脉冲功率试验【作者】于跃;李昊;杨燕霞;徐今强【作者单位】广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江524088;河南工学院电气工程系,河南新乡 453003;广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江524088;广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江524088【正文语种】中文【中图分类】TM9120 引言锂电池荷电状态[1](state of charge，SOC)是动力电池组工作时的重要参数，可以为电池管理系统提供控制依据，其估计精度制约着系统优劣。
但是SOC不能直接测量，由于电池本身是密闭的电化学反应，且电池组工作时电流变化剧烈，使得锂电池系统具有很强的非线性而难以精确建模。
目前的锂离子电池模型[2]以纯数学模型、电化学机理模型、等效电路模型等为主，其中最常用的为等效电路模型。
等效电路模型很好地描述了锂离子电池的电化学反应过程，其表达式简单，且等效电路模型非常容易转换为状态空间模型，可以应用于各种SOC估算算法，因此应用最为广泛。
锂电池充放电过程中电池内部发生着剧烈的电化学反应，温度、电流、使用次数等各种因素均会影响电池的各种指标。
等效电路模型 锂电池退化
等效电路模型锂电池退化【摘要】锂电池退化是影响电池性能和寿命的重要问题。
本文首先介绍了锂电池的基本原理和等效电路模型，然后详细分析了锂电池退化的表现和影响以及退化机理。
接着探讨了退化对等效电路模型的影响，以及等效电路模型在锂电池退化过程中的应用。
总结了相关研究进展和趋势，并强调了等效电路模型在研究锂电池退化中的重要性。
未来，更深入研究等效电路模型的应用和不断完善模型，将有助于更好地理解和控制锂电池的退化过程，提高电池的性能和使用寿命。
这些研究对于推动锂电池技术的发展和应用具有重要意义。
【关键词】等效电路模型、锂电池退化、基本原理、表现和影响、退化机理、研究进展、研究方向、重要性、应用、展望1. 引言1.1 等效电路模型和其在锂电池退化中的应用等效电路模型是描述电池性能的重要工具，它可以简化复杂的电池系统，将其抽象为几个电路元件，从而更容易理解和预测电池的行为。
在锂电池退化研究中，等效电路模型可以帮助研究人员追踪电池性能随时间的变化，分析电池退化的原因和机制。
通过等效电路模型，研究人员可以更好地理解锂电池在循环过程中的电压、内阻和容量等参数的变化情况，从而提前预测电池的寿命和性能衰减趋势。
等效电路模型还可以帮助研究人员优化电池的设计和管理策略，延长电池的使用寿命并提高其性能。
在锂电池退化中，等效电路模型的应用具有重要意义，可以为电池改进和性能优化提供科学依据。
研究人员对等效电路模型在锂电池退化中的应用进行了深入研究，并不断完善和优化模型以适应不同电池系统的需求。
通过等效电路模型的应用，研究人员可以更好地理解电池的退化机制，为延长电池寿命和提高性能提供有效途径。
1.2 锂电池退化问题的重要性锂电池退化是一个非常重要的问题，因为锂电池作为当前主流的电池技术，广泛应用于移动设备、电动车辆、储能系统等领域。
随着使用时间的增长，锂电池性能会逐渐下降，其容量衰减、内阻增大、循环寿命减少等问题导致电池的使用寿命缩短，影响设备的性能和稳定性。
锂离子电池在航天器领域的应用状况综述
锂离子电池在航天器领域的应用状况综述锂离子电池（Lithium-ion battery，简称Li-ion电池）是一种应用广泛的可充电电池，具有高能量密度、长寿命、低自放电率等优点，因此在航天器领域有着重要的应用。
本文将对锂离子电池在航天器领域的应用状况进行综述。
一、锂离子电池在航天器领域的应用概述锂离子电池在航天器领域的应用主要包括卫星、航天飞机和空间站等。
其主要应用方面包括电力系统、控制系统、科学实验等。
在这些领域中，锂离子电池能够提供可靠的能量供应，并且具备重量轻、体积小的特点，适应航天器对电池的高能量密度和重量要求。
二、卫星应用卫星通常需要长时间在太空中工作，稳定的能量供应是其运行和任务实现的基础。
而锂离子电池能够在宽温度范围内运行，适应卫星在太空中的恶劣环境。
因此，锂离子电池被广泛应用于卫星的供能系统。
此外，卫星航电、姿态控制等系统，对电池的电流输出要求高，锂离子电池高的放电能力可以满足这些需求。
三、航天飞机应用航天飞机在进入宇宙轨道之前，航天器的动力系统主要依靠化学电池提供。
而在进入太空后，航天飞机需要长时间进行科学实验和任务执行，因此需要可靠的能源供应。
锂离子电池能够提供较高的电能，可以满足航天飞机对能量密度的要求。
同时，锂离子电池具备长寿命和低自放电率的特点，可以在长期航天任务中提供稳定的电能。
四、空间站应用空间站是人类长期在太空中居住和作业的基地，因此对电力系统的要求较高。
锂离子电池作为空间站的主要能源供应之一，广泛用于电力系统和控制系统。
空间站的电力系统需要提供稳定的电能，以支持日常生活和科学实验。
而锂离子电池能够在长期循环充放电中保持较高的能量密度和稳定性，因此被广泛应用于空间站的电力系统中。
同时，空间站上许多的科学实验和仪器也需要电池作为能源供应，锂离子电池的高能量密度和重量轻的特点可满足这些实验的要求。
五、锂离子电池的发展趋势及挑战随着航天技术的不断推进，航天器对电池的要求也在不断提高。
基于等效电路模型的APD特性分析
关键 词 ： 雪崩光 电探测器 ； 等效 电路模 型； 脉冲响应特性 ； 噪声 电流特性
中图分类号 ： Ｔ Ｎ ４ ７ １ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： １ ０ ０ ６— ０ ７ ０ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８— ０ １ ２ ７— ０ ４
ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｗ ｉ ｔ ｈ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ
ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｏ ｂ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ＡＰ Ｄ，ａ ｎ ｄ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｏ ｍｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｓ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ
Ａｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ＡＰＤ Ｃｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ‘ ｏ ｎ Ｅｑｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎｔ Ｃｉ ｒ ｃ ｕｉ ｔ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
Ｃ Ｕ Ｉ Ｙ ａ ｎ ｇ ，Ｓ Ｕ Ｎ Ｈｕ ａ — ｙ ａ ｎ ，Ｑ Ｉ Ｙ ｉ ｎ ｇ － ｙ ｉ ｎ ｇ
（ １ ． 装备 学院 ， 北京 １ ０ １ ４ １ ６ ； ２ ． 西安卫星测控 中心 ， 西安 ７ １ ０ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 为探究雪崩光 电探测器 （ Ａ Ｐ Ｄ） 的特性 ， 采用 Ａ Ｐ Ｄ等效电路模型模拟雪崩光 电探测器 的特 性 ； 通过 对 Ａ Ｐ Ｄ载流 子速率方程 、 暗电流 、 噪声 电 流 以及 各 寄生参 量 等方 面 的研究 ， 得到 了 Ａ Ｐ Ｄ的等 效 电路模 型 ， 基 于该 电路模 型在 Ｐ Ｓ ｐ ｉ ｃ ｅ 软 件中分析了 Ａ Ｐ Ｄ的光 电流 和暗电流 与反向偏压的关系 、 脉冲响应特性 、 频率响应特性 、 噪声 电流特性 、 不 同
基于电路等效的磷酸铁锂材料电池建模研究
基于电路等效的磷酸铁锂材料电池建模研究王顺利; 黄琼; 李建超; 谢东; 时浩添【期刊名称】《《电源技术》》【年(卷),期】2019(043)011【总页数】5页(P1796-1800)【关键词】锂电池; 电子电路; 等效建模; 参数辨识; 最小二乘【作者】王顺利; 黄琼; 李建超; 谢东; 时浩添【作者单位】西南科技大学四川绵阳621010; 德阳市产品质量监督检验所四川德阳618000; 绵阳市产品质量监督检验所四川绵阳621000【正文语种】中文【中图分类】TM912.9电池属于高度复杂的非线性电化学储能装置[1]，一方面通过精确的公式来描述其工作过程中内部发生的化学作用，一方面完全采用实验产生的数据建模需大量的数据输入和学习[2]，所以经常采用机理建模与实验建模结合的方式来表征电池工作特性[3]。
机理建模中等效电路模型无需对电池内部的电化学变化进行深入分析，只是通过电路来描述电池的开路电压、欧姆内阻、极化内阻等参数，以实现对电池外特性的表征[4]。
重点针对PNGV等效电路模型进行了研究，通过电池的HPPC 实验获取了参数的实验数据，并用最小二乘法对其模型参数进行辨识[5]，为之后电池SOC(open circuit voltage)估算以及BMS(battery management system)的建立提供了可靠的理论基础[6]。
1 理论研究1.1 电池等效模型的选择1.1.1 内阻(Rint)等效模型[7]Rint等效模型如图1所示，主要包括电池理想电压Uoc和电池内阻R0。
图1 内阻模型由于该模型没有考虑电池的极化(包括浓度差极化，内阻极化)特性，因此模型精度较低。
1.1.2 戴维南(Thevenin)等效模型Thevenin等效模型[8]如图2所示，也称作一阶RC模型，把开路电压Uoc作理想电压源。
图2 戴维南等效模型由回路电压的计算原理得其电路的计算方程，如式(1)所示：式中：Up为电路中RpCp并联电路两端的电压。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
法 。该 方 法通 过 Ｐ Ｎ Ｇ Ｖ 等 效 电路 处理 ， 实现 对 航 空 锂 电 池 物 理 反 应 过 程 的 电 路 模 拟 ， 并基 于 此研 究 了
航 空锂 电 池 的 工作 特 性 。 实验 结 果表 明 ，该 方 法 能 够 实现 对航 空用 ７ ５ Ａ ｈ锂 电池 等 效 电路 的 有 效模
拟 ， 等 效模 型 能 够 有 效 分 析 不 同条 件 下 的 电 池 工作 状 态 ， 获得锂 电池工作特性规律 ， 为 锂 电 池 的 安 全
航 空 应 用提 供 保 障 。
关 键 词 ：航 空锂 电池 ； 等 效 电路 ； 工作 特 性 ； 状 态评 价 ； 安全保 障
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ０ ２ ． １ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ２ ５ ８ — ７ ９ ９ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ — ０ １ ３ ７ — ０ ４
Ｗａ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｕ ｎ ｌ ｉ 一 ， Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ Ｌ ｉ ｐ ｉ ｎ ｇ 一 ， Ｓ ｈ ｕ Ｓ ｉ ｑ ｉ ， Ｘ ｉ ａ Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ， Ｑ ｕ Ｗｅ ｉ
（ １ ． Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ，Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ ｗ ｅ ｓ ｔ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｍｉ ａ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ ６ ２ １ ０１ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ；
ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｉ ｔ ｓ ｓ ｅ ｃ ｕ ｉｔ ｒ ｙ ｇ ｕ ａ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ．Ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｂ ｙ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｓ ｉ ｔ ｓ ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ．Ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｉ ｔ ｈ ｉ ｕ ｍ ｂ ａ ｔ ｔ ｅ ｙ ｒ ｉ ｓ ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ — ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ｎ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ｌｅ ａ ｎ ｔ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｌ ７ ａ ５ Ａｈ ｌ ｉ ｔ ｈ ｉ ｕ ｍ ｂ ａ ｔ ｔ ｅ ｉ ｒ ｅ ｓ ．
基于等效 电路分析 的航空锂 电池工作特性研究 木
王 顺 利 一， 尚 丽 平 一 ， 舒 思 琦 ， 夏 承 成 ， 屈 维 （ １ ． 西 南 科技 大 学 信 息工 程 学 院 ， 四川 绵 阳 ６ ２ １ ０ １ ０ ； ２ ． 特 殊 环 境 机 器 人 技 术 四川 省 重 点实 验 室 ， 四川 绵 阳 ６ ２ １ ０ １ ０ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｎ ａ ｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｉ ｔ ｈ ｉ ｕ ｍ ｂ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｙ ｗｏ ｒ ｋ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ａ ｉ ｍ—
Ｔ ｈ ｅ ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｃ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｙ ｗ ｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ，ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ ｒ ｏ ｆ ｉ ｔ ｓ
ＤＯＩ ： １ ０． １ ６１ ５ ７／ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ． ０ ２ ５８—７ ９９ ８． ２ ０１ ５． ０５． ０ ３ ４
Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｉ ｔ ｈ ｉ ｕ ｍ ｂ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｙ ｗｏ ｒ ｋ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｂ ａ ｃ ｉ ｒ ｃ ｕ ｉ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
２ ． Ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｕ ｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｋ ｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｓ ｉ ｃ ｈ ｕ ａ ｎ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ， Ｍ ｉ ａ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ ６ ２ １ ０ １ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）