基于粒子滤波的锂离子电池SOC预测方法研究要点

1、基于粒子滤波的锂离子电池SOC预测方法研究摘要锂离子电池荷电状态(SOC)是锂离子电池管理系统中最重要的参数之一，通 过锂离子电池 SOC 可以判断锂离子电池组中单体锂离子电池之间的性能差异， 避免锂离子电池的过度充电过度放电，因此及时和准确地对锂离子电池 SOC 进 行估计具有非常重要的现实意义。但是由于锂离子电池 SOC 估算受锂离子电池 工作状态、电流大小、温度高低等诸多因素的影响，想要计算出准确的SOCfi是 很困难的，距离应用于真正的锂离子电池设备还有一定的距离。由于锂离子电池是一个复杂的非线性系统， 而粒子滤波算法在求解非线性问 题方面具有一定的优越性， 因此本文研究了利用粒子滤波

2、算法动态估计锂离子电 池的 SOC 值，将粒子滤波算法和锂离子电池模型相结合，利用实测数据进行了 锂离子电池SOC的估计实验。结果表明，粒子滤波算法能够对锂离子电池的 SOC 做出较准确的估计，该算法具有很好的适用性。本文给出了用粒子滤波方法预测锂离子电池剩余有用寿命的详细实现方式， 用集总参数模型来计算锂离子电池所有的动态特性， 包括：非线性开环电压、电 流，温度，循环次数和与时间不相关的储能容量。锂离子电池内部的反应是此模 型的基础， 系统中静态噪声经处理后可以对剩余有用寿命做估计。 仿真的结果表 明发展的预测系统能很好地预测锂离子电池的剩余有用寿命。关键词：粒子滤波算法；SOC ；锂离子

3、电池Research of Management Information System of Power Plant Based on UMLAbstractLithium ion battery state of charge is one of the most important management systems in lithium ion battery parameters. The lithium ion battery state of charge can determine the performanee differences between the lithium

4、ion battery monomer lithium ion batteries. In order to avoid over charging and excessive discharge of lithium ion battery, Therefore, timely and accurately to the lithium ion battery state-of-charge estimation has a very important practical significance But because of the in flue nee of lithium ion

5、battery state-of-charge estimati on of many factors such as worki ng state, lithium ion battery curre nt and temperature etc. we want to calculate the exact state-of-charge values is very difficult. Application of distanee from real lithium ion battery equipment there is a certain distanee.Due to po

6、wer battery is a complex nonlinear system, and particle filter (PF) has adva ntages in sol ving non li near problems, so this paper proposes the usage of PF in solvi ng the battery SOC estimati on problem. Maki ng use of the measured battery data, we do the experiment of battery SOC estimation based

7、 on the lithium-ion battery model. The experiment result shows that particle filter algorithm can do an accurate prediction on battery SOC, and the prediction algorithm has better applicabilityParticle filter method are presentedto predict the remaining useful life of the lithium-ion batteries which

8、 is implemented in this paper, using the lumped parameter model to calculate all the dynamic characteristics of li-ion battery, including: nonlinear open-loop voltage, current, temperature, time and cycle times and energy storage capacity. Lithium ion battery internal reaction is the basis of this m

9、odel, static no ise after process in g can do estimate the remai ning useful life in the system. The simulation results show that the development of prediction system can well predict the remaining useful life of lithium-ion batteries.Key Words: Particle Filtering Algorithm; SOC; Lithium Ion Batteri

10、esI安徽新华学院2013届本科毕业论文（设计）目 录1绪 论 .21.1 弓I言 21.2研究背景 21.3研究意义 32锂离子电池的工作原理及性能分析 52.1锂离子电池的工作原理及锂离子电池工作的优缺点 .52.2锂离子电池的性能分析 63基于粒子滤波算法的锂离子电池 SOC估计.93.1锂离子电池荷电状态的定义 .93.2粒子滤波算法的实现 .94实验过程及收获 144.1数据处理步骤及软件算法实现 .144.2实验收获 .16致 谢 19参考文献.20附 录 . 211.1 引言锂离子电池是许多系统中的一个重要部分， 锂离子电池的故障的出现往往会 导致系统性能下降并可能使系统瘫痪。

11、例如，在2006年11月美国国家的宇航局的 火星全球探勘者号停止了工作， 其原因就是因为锂离子电池的散热片对着太阳放 置而导致锂离子电池温度上升以致锂离子电池失去充电能力。 现今出于不同的目 的，对锂离子电池的设计有了很大的关注。 然而这都是因为这些应用的共同特点 是都希望锂离子电池有充足长的运行时间和较低的耗散功率。现如今，因为锂离子电池它能够重复的充电以及放电， 它的使用成本也较低， 所以锂离子电池现在越来越多的运用在手机以及笔记本电脑等便携式电子产品 中。尤其是进入 21世纪以来， 国家不可再生资源的大幅度减少， 锂离子电池作为 新能源之一也逐渐受到了各国政府及人民的关注与支持。 伴随着

12、二次锂离子电池 技术的广泛应用与发展， 对锂离子电池的科学应用也成为最重要的中心环节， 但 怎样提高锂离子电池的使用效率， 以及怎样保证其安全性和怎样延长每次满电后 的使用寿命，其中这就显示出，锂离子的发展以及对锂离子电池SOC的预测研究 都显得特别重要。1.2 研究背景我国锂离子电池的发展，目前我国政府对锂离子电池的研究工作尤为关注， 早在"863"计划中我国就把研究开发锂离子电池列为关键项目 1 ，又在"九五"期间 将锂离子电池列入我国国家重点科技攻关项目， 把它作为电子行业中新的重大经 济增长点。 目前我国的锂电池技术落后于日本， 但是我们都相信，

13、 我国锂离子在 未来发展潜力上一定会超过日本。 伴随着我国研发能力的提高和我国低成本的优 势，我国在锂电池在未来的竞争发展中将占据举足轻重的地位。早在2000年以前，日本国家的锂离子二次电池产量达到全世界的 95%以上。 但是由于近年来，中国厂商和韩国厂商在锂离子这一块的迅速发展正逐渐改变这 一格局。特别是进入 2001年以后，我国的锂离子二次电池产业开始进入迅速成长 的阶段，其产量年均增长超过 140%。而韩国也凭借着近年来在消费和移动等 IT 终端产品领域的强势增长， 韩国的锂离子电池业有了长足的发展。 在全世界锂离 子二次电池的生产经过近几年的发展， 已经基本形成了中， 日，韩三分天下的

14、格 局2。由于我国现有材料和锂离子电池设计技术的改进尤其新材料的出现， 锂离子 电池的应用范围不断被拓展。它的应用已经从信息 产业（移动电话，PDA，笔记 本电脑等 ）发展到能源交通 （电动汽车，电网调峰，太阳能，风能电站蓄电 ），军 用 则涵盖了海 （潜艇，水下机器人 ） ，陆（陆军士兵系统， 机器战士 ），天（无人飞 机），空（卫星，飞船 ）诸兵种 ，目前，锂离子电池技术已经不单单是一项产业技 术，它还关乎电子信息产业的发展，作为新能源产业发展技术之一， 并且以后 将成为未来军事装备中关键重要的 "粮食 "之一 。其中，在美国市场调查公司工作的人员 Frost &

15、; Sullivan介绍，以后，锂电池 的发展将在全球市场上大幅增长， 2013年的供货量将有可能达到 39.9亿块。 Frost & Sullivan还指出，锂电池它的能源密度提高以及轻，量化将成为今后需求扩大 的关键因素。 而且目前因为高能效电池的产业使用便携设备的需求增加， 所以它 也会推动锂电池市场的增长。 电子消费类产品中用锂电池市场已经相当成熟， 面 向小产业及车载市场的发展在今后 5年到7年内还会持续增长。1.3 研究意义锂离子电池作为电子产品， 它是能提供动力能源的配套产品， 而且它的消费 需求是否增长关键取决于它所需要的配套的电子产品的消费增长。 现在它主要应 用在手

16、机和手提电脑中， 而且未来将会应用在台式电话子母机， 摄像机， 电动自 行车，军警移动通讯工具和设备，以及电动汽车等领域中。可以看出，锂离子电 池它的潜在需求非常大。 并且当人们越来越重视环境保护与积极寻求不可再生能 源的替代品。现在各个国家都在研制更加环保型的锂离子电池， 随着世界的发展， 锂离子二次充放电的普及， 我们对锂离子电池的性能要求也将会逐步提高。 因此 开发高端的锂离子电池，并将其广泛的应用于汽车，电动汽车。当然，如果锂离 子电池的成本能逐步降低的话， 那么将来它必然会作为新型电子产品的电源。 未 来，我们将会研发出高能量和高性能的锂离子电池。 伴随着锂离子的安全性， 简 便性，

17、高容量性的锂离子电池的推广， 未来锂离子二次电池将会成为电子产品企 业必不可少的元件。之前，对诺基亚、索尼相关电子产品公司紧急召回手机，笔记本电池事件， 业 内专家分析认为锂离子电池会是而今最好的，安全性能最高的选择，目前即 使很多企业仍在开发燃料电池以期待它能替代锂离子电池， 但是结果表明， 便于 携带的燃料电池依照目前的技术还达不到商用标准，而且它的安全性也并不是 100%，而且业内分析人士 Geoff Blaber指出在未来的3到5年时间内像这样这种情 况不会有太大的变化，即使有可能它的标准会达到商用标准，但让它在在手机， 笔记本等电子产品当中的普及也需要一段很长的时间， 所以在未来的几

18、年， 我们 不用担心会有其他电池产品会对锂离子电池进行替代。当前，研究锂离子电池还有很多现实意义， 比如在人类还没有找到理想的燃 料来替代石油和煤等核心能源之前， 锂离子电池的技术将会是一个比较好的过度 性技术，虽然锂离子电池不能自己产生电能， 但是它却可以储存携带能量， 并且 能把能量从一个地方传到另一个地方， 这就会减小人们对石油、 煤等不可再生资 源的消耗。而且我们现在日常生活中用锂电池的地方特别多，我们常用的手表， 它的电池可以说大部分都是用锂离子电池做成的， 笔记本电脑也不例外， 现在还 有一部分电动车也在开始用锂离子， 军用手电筒，电棍等现在都是用锂离子电池， 所以我们会得出这样一

19、个结论， 只要有能用到移动电源的地方， 都有用到锂离子 电池的可能。222 锂离子电池的概念及性能分析2.1 锂离子电池的工作原理与优缺点锂离子电池它是由嵌入化合物的正极材料和负极材料构成的电池， 电池在充 放电的循环过程时， 锂离子会在正极与负极间进行交换， 由于这个原因， 锂离子 电池同样被称为摇椅电池， 就是锂离子电池在充放电过程中， 它在正极与负极之 间做来回的迁徙运动 3 。它的正极材料主要是由具有层状结构的石墨化碳材料组 成，铜箔集流体上会涂覆这种材料。负极材料是一种典型的石墨化碳材料制成， 电池在充电时， 正极材料会被氧化， 负极材料会被还原， 而就在此时正极材料中 的锂离子会脱

20、嵌出来， 随即会及嵌入到负极材料中， 而放电过程则相反。 因为锂 离子在正负极中有相对固定的空间和位置， 所以锂离子电池充电反应的可逆性很 好。锂离子电池的优点表现在如下十个方面 4 ：(1) 单体锂离子电池工作的电压较高，高达 3.6V ，锂离子电池是镍氢和镉镍 电池的 3倍，这就是说，组装成电压的电池组它所需的单体电池会较少。(2) 锂离子电池它的容量较大，它的容量为同等镉镍电池的两倍。(3) 锂离子电池重量比能量和体积比能量都比较高，通常情况下锂离子电池 的比能量比其它各类电池要高出 1倍以上。(4) 锂离子电池它的工作温度范围宽广，它具有很好的高低温放电性能，一 般情况下能在-20到5

21、5° C内正常工作。(5) 锂离子电池荷电保持能力强，以开路形式存放在温度为(20±5) ° C环境下，然而一个月后，它在常温下放电容量会大于额定容量的85%。(6) 锂离子电池它的内阻不会随着电池的充放电而出现明显变化，而且仅在 电池剩余量过高或过低时才会出现较大的变化。(7) 锂离子电池循环寿命一般很长，通常在常温下， 100%DOD (放电深度 ) 就可以达到600到800次，而80%DOD (放电深度)可达1000次，会远远高于其他电 池。(8) 锂离子电池它的安全性能高，具有在抗短路，抗过冲以及在过放的条件 下会出现自保护的功能，与此同时还回出现防振动，

22、不起火，不爆炸等优点。(9) 锂离子电池具有无记忆效应和可快速充电和放电的功能。这是由于它的 阳极是用特许的碳电极组成，可以在 1C充电率的条件下还能进行快速充电及放 电，其安全性能大大提高。(10) 锂离子电池具有体积小、质量轻以及无环境污染功能。因为其中不含 铅、汞、镉等有害物质，它是一种清洁无污染，可再生的环保型的"绿色"电池。尽管锂离子有这么多的优点， 但是锂离子电池的缺点也不可避免， 其表现在 以下几个方面：(1) 它是采用有机溶液作为电解液，因此锂离子电池内阻相对其它电池而言 要大。(2) 锂离子电池的工作电压变化大，电池放电到接近于额定容量时，它的电 压变化将

23、会是镉镍电池的两倍。(3) 锂离子电池需要有保护电路，以防止整组电池中个别电池出现过度充电 以及过度放电的情况。(4) 目前，锂离子电池价格相对其它电池来说成本价格较高，也就妨碍了大 量的锂离子电池的出现。但通过比较而言， 锂离子电池的这些缺点与它的优点相比， 它的这些缺点都 不是大问题，尤其是应用在高科技电子产品和环保型电子产品中。2.2 锂离子电池的性能分析(1) 锂离子电池容量 锂离子电池它的容量是说满电状态的锂离子电池在特殊条件下锂离子电池 进行放电到放电终止电压时它所输出的电量 5 。锂离子电池的容量可以分为理论 容量、额定容量及实际容量。 其中理论容量是说锂离子电池内部活性物质假设

24、全 部都参加反应的条件下，依照法拉第定理计算得到的最大值，其值为Co=26.8nmo/M=m o/q( 2-1 )式中mo所有锂离子电池内部活性物质的质量；M为电池内部活性物质的摩尔质量；q电池内部活性物质的电化学当量；n化学反应的得失电子数；其次它的额定容量是说我们对电池进行研究的时候， 要保证在特定的放电条 件下，锂离子电池能放出的最低限度的电量。 最后实际容量是指锂离子电池在特 定的放电条件下它所能放出的电量，锂离子电池的实际容量会受很多因素的影 响，比如温度，放电电压，放电电流，电池老化程度等等，它的数值会远远小于 理论值。通常情况下 :理论容量大于实际容量，而实际容量大于额定容量 6

25、 。一般情况下，我们都是用电池的荷电状态(SOC)来说明电池容量的转变，也 就是说电池在特定放电倍率下，它的剩余电量与同样条件下额定容量的比值。(2) 电池能量和电池比能量 7在特定的放电条件下， 电池的能量是指锂电池所输出的能量， 通常用工作电 压乘以电流得出来的结果在时间上的积分来说明。 电池比能量指出的是电池输出 的能量在其重量或体积上的反映， 电池比能量反映的是电池的质量， 不同系列的 电池它的质量水平不一样。(3) 电池内阻电池内阻是锂离子电池的一个很重要参数， 由于电池内阻的存在以及电池在 充电时它的端电压会大于它的开路电压与电动势， 又由于电池在放电时它的端电 压会小于它的开路电

26、压和电动势。 所以电池在放电的时候它的工作电压较高， 而 且时间长，工作温升低，但是当电池内阻变大时，它的情况却刚好相反，这将不 会利于电池的性能与寿命。(4) 电池的自放电率 8 锂离子电池的自放电率是指在没有外部负荷的条件下， 电池在存放的过程中自行消耗的速度，其值为单位时间内它自行放电消耗的容量比上它存储前容量， 一般用百分数表示， 电池自放电率的大小反映了电池它的荷电保持能力， 通常来 说，其温度越大它的自放电率就越大， 对于不同类型的电池， 它的自放电率也会 不同，例如，锂离子电池的自放电率为 2%到5%/月，而镉镍、镍氢电池却达到了 20%到25%/月。(5) 电池充电效率在一定的

27、条件下， 电池的充电效率是指电池放电放至某一电压是输出的容量 比上在充电时输入的电池容量得出的比值。也可以按照以下的公式來计算:电池充电效率 =(放电电流 * 放电至截止电压的时间 /充电电流 *充电时间 )*100%。由上 式可以看出， 电池充电效率波及充电所需要的时间和它的运行成本， 因此电池的 充电效率是一个很重要的参数。(6) 电池的循环使用寿命在一定的充放电条件下， 电池的循环使用寿命是说当电池容量放电放到额定 容量的 80%时，它所经历的充放电循环总的次数。然而在实际中，常用电池 SOH 指的是电池的使用寿命。 它的使用寿命和它的制作工艺、 充放电过程以及使用维 护有密切的关系。(

28、7) 放电深度在放电过程中， 放电深度是指电池放电放出的容量比上其额定容量的值， 它 是一个百分数，如果电池放电深度越深，它的使用寿命越短。(8) 记忆效应假如电池长期不彻底充电放电的情况下， 就会在电池内留下痕迹， 就会降低 电池容量， 镉镍电池有记忆效应， 但是锂离子电池则没有。 这就是电池的记忆效 应。3基于粒子滤波算法的电池SOC估计3.1 电池的荷电状态的概念( SOC)在锂离子电池充电以及放电的过程中， 锂离子电池本身的内阻以及端电压等 参数的值会跟伴随着锂离子电池剩余电量的变化而相对会出现某种规律性的变 化，因此在一些放电情况比较相对简单或对于剩余容量值得精确度要求还不是很 高的

29、情况下，我们一般可以用简单的电池端电压值来表示锂离子电池剩余的容量 值，市场上现今普遍采用的锂离子电池的容量就是使用端电压的大小来表示的。 但现在为了能够更准确的表示锂离子电池的剩余电量， 我们引入了 SOC,即锂离 子电池的荷电状态，电池的荷电状态(SOC)表示的就是电池的剩余电量8，其在 数值上表示为当前电池剩余容量比上电池的额定容量的值，其公式如下：SOC = Qt/Qd = 1-(Qd/Qo)(3-1)式中Qt电池的剩余电量；Qd 电池放出的电量；Qo 电池的额定容量；由上面的式子我们可以知道，电池SOC的值它是一个相对值。在一定温度条 件下，一般我们定义电池充电到不能再吸收能量时的

30、SOC®为100%，同样我们 定义电池在完全放电时的它的SOC®为0%。但是很显然，我们所说的这些现象 在一般情况下出现的可能性几乎为零。通常情况下，充放电倍率，电压，环境温 度，电池老化程度，电流等因素都会影响SOC的值。在实际情况中，我们并不能 直接得到电池的荷电状态SOC的值，但我们可以有电池的其它参数得到电池的 SOC估计值。3.2 粒子滤波算法的理论基础粒子滤波是一类非线性滤波器， 它是把贝叶斯学习机制与重要性重采样的结 合。粒子滤波是可以保持特定计算负荷基础上实现很好的目标跟踪。 它也可以称 为次优滤波器，是采用序列蒙特卡洛方法 9 的一种用点集来表达的概率密度

31、。系 统的状态可以由概率密度函数来说明， 也可以由相应表征离散概率点集的权重集 来表示。其中概率密度函数表示的是是由未知空间当中采取大量的近似采样值。 我们可以使用测量模型这个工具由对状态先验估计当中出现粒子，一般情况下， 非线性模型是被用来处理粒子随着时间而传播的情况， 并且可以由测量值来递归 更新。对跟踪的状态向量进行分析， 我们可以得出模型的参数， 所以对状态的估计 可以由模型对其鉴定。 将模型调好并较好的说明跟踪系统的动态分析， 在达到失 效阀值前，计算RUL的概率密度函数可以由粒子滤波在粒子的传播中。(1) 状态空间模型的贝叶斯 10 贝叶斯估计给于了一类和传统方法不一样的概率分布的

32、估计形式， 其基本思想是假如没有获得观测数据的前提下，已经知道随机变量(未知参数)x它的先验分布px的条件下，只能依据以往的经验对x做出推论。就是在获得观测数据之后， 利用先验分布，按照贝叶斯定理对 Px进行修改得出随机变量X的后验分布。所以 在贝叶斯估计中， 最重要就是理解先验分布和后验分布的关系， 后验分布综合了 先验分布与样本的信息。 由此可以得出贝叶斯估计的本质是由系统模型来预测状 态的先验概率密度，其后再依据最新的得到的值进行改正，得出后验概率密度， 这是一种结合了观测值与先验知识在内的所有有用的信息的方法， 这种方法对未 知参数的估计会更合理，误差会比较小。贝叶斯估计包含预测与更新

33、两个过程 预测的意思是由上一时刻的系统状态又依据系统模型来估计出下一时刻状态的 先验概率密度 ;更新的意思是在获得当时时刻的观测值以后又对预测得出的先验 概率密度进行改正， 得出状态的后验概率密度， 由此就可以说明先验概率是怎样 递推后验概率的。 但是当中的后验概率密度却不能用解析法分析， 为了解决这个 问题，一种次优解决方案就是使用近似滤波器。 扩展卡尔曼滤波器是由基于泰勒 级数扩展，所以它对非线性程度很高的系统效果并不好。 而且即使就是高斯分布， 因为非线性方程的影响，也不可能是高斯分布。这样就会得出 EKF失效。这样就 使得解决这个问题的唯一方法就是粒子滤波。(2) 粒子滤波的框架如何根

34、据粒子滤波方法 11 去分析电池放电特性，具体方法如图 3.1所示。图3.1粒子滤波方法流程图滤波分为对状态变量的跟踪与预测问题两大部分，非高斯噪声的非线性、非 静态模型中的EOL与EOD，粒子滤波却能比较好地解决不确定问题。 具体方法如 上图所示。(3)粒子滤波算法的实现对粒子滤波算法进行分析，就是为了解决模型中的不确定性，而且可以对 EOD与EOL做出有效的预测12。true staleQ100 2MJ 300400500600 TDD时间图3.2预测EOD上图为在锂离子电池放电循环中， EOD(end-of-discharge),就是损耗终止， 由粒子滤波方法估计出的平均值与电池电压的事

35、实状态。在上图中，蓝色表示的是实际电压值，红点表示的是电池测量电压，绿色表示是用粒子滤波算法估计得 到的电压值。方法中用到了 1000个粒子，由选择与实验情况下得出数据最相似的 粒子，粒子滤波算法可以实现样本的。 为了得出电池放电的正确曲线， 可以通过 计算其均值做估计得出。EOL(end-of-life)被这样定义13:电池不能提供其80沁量时的点。基于多 种因素影响的生命终止若要被很好地描述其特性， 不同操作模式信息是前提(如 充放电循环)。组合影响能用库伦效率因子来表示充放电循环。 电池的周期剩余 使得这些反应产物耗尽，以增加下个循环的容量。因此，电池的自充电能用周期 剩余中的一个因子计

36、算，并且它能被结合到用指数形式表示的经验模型中。下图是用粒子滤波算法得出的均值估计，就可以知道电池的最大寿命与仿真 锂电池容量的时事状态。这个算法是为了估计和预测电池最后一次循环的容量。 蓝线代表的是实际容量值，红点代表测量的容量值，绿线代表预测的点，粒子滤 波算法的这次估计总共使用了 1000个o下图为寿命终止，使用粒子滤波算法得到 的均值估计值，就可以确定电池的最大的使用寿命。由观测数据中可以得出，当电池在140次充电放电循环以后就出现了最小容量阀值。EOL预测湄环坎数图3.3 EOL预测从图3.2和图3.3可以得出，使用粒子滤波的预测算法可以对 EOD与EOL做出 很好的预测。4 实验过

37、程及收获4.1 数据处理步骤及软件算法实现数据处理主要由数据的解析， 其变量的计算， 电池数据的插值估计， 电池数 据的分类这几个部分组成，此实验中，数据的解析是在Excel表中分析的，对它的数据处理是通过Matlab程序仿真来表明的，对电池数据进行处理，其步骤如下 所示14 ：步骤1把电池数据最开始的文件放到Excel表格中，对每一条电池信息分别 进行解析，以达到十六进制数转换到十进制数。步骤2：选取实验所需要的解析过后的电池数据不一样的值放到电池数据表 格中，与此同时通过比较求得各个时刻最低单体电压， 并且可以由计算得出各个 时刻电池组的平均温度。步骤3:从开始点继续往下搜索，当找到SOC

38、值为100%，并且对应的电流值 为正的数据项时，标记该条数据为一个放电过程的起始点。步骤4:从电池数据表的第一条数据开始搜索，当发现 SOC值高于0%，并且 对当时电流的值为负时， 对这一点作标记并且该点可能是放电过程的结束点， 继 续往下搜索，假如连续五条数据的 SOC值都高于0%,并且其电流值都为负时， 我们就可以得出开始与结束之间就是一个完整的放电过程。步骤5:在这个实验中，每隔5S进行一次采样，所以在进行数据插值时，我 们设定时间间隔范围为 8， 35并将时间间隔分段，并做相应的离散处理，依据 每个时间段对当时的电池数据进行插值标记，如果其时间间隔t高于35S，则将此时间间隔可以改做5

39、S，可以说这一段时间处于关机状态。步骤6:直接找出不一样常数据项，并对该数据点作插值标记。 步骤7:依据所作的插值标记，对每一个放电过程都要作插值处理。 步骤8:将处理所得的电池数据放到一张新的 Excel表中。图4.1电池数据处理算法流程图4.2实验收获锂离子电池一般可以分为下列三个状态：即放电状态、充电状态和静止状态, 而电池的静止状态就像手机处于关机的状态一样， 这个状态下电池既没有放电也 没有充电，电池的电量与开机前保持一致15 o12019:05: S2图4.1锂离子电池状态21:05:52由于粒子滤波算法在分析非线性问题方面有着一定的优越性， 并且锂离子电 池又是非线性电池，所以使

40、用粒子滤波算法去估计电池的SOC®，使用粒子滤波 算法与锂离子电池模型这两种方法， 并且经过具一定的算法设计，使用采集到的 电池数据，对电池的SOC®进行估计实验，得出一些细致的SOC估计结果图与误 差曲线图，实验结果表明，粒子滤波算法能够较好地估计出电池 SOC的变化趋势, 估计误差绝对值一般保持在0到0.008的范围之内。为了能最大限度的检查锂离子电池 SOC®估计的准确性和客观性，采用均方 根误差和均方根相对误差去比较粒子滤波算法对锂离子电池SOC估计它的准确度，按照粒子滤波算法流程图编辑 Matlab仿真软件程序，得出基于粒子滤波算法 的电池SOC估计结果

41、。时何（单位分紳）图4.2粒于滤波算法估计锂离子电池SOC结果图图4.3粒于滤波算法估计锂离子电池SOC的误差致谢通过这次毕业设计，使我得到了一次用专业知识、专业技能分析和解决问题 全面系统的锻炼，使我在 MATLAB 软件及其应用系统开发过程，以及在常用编 程设计思路技巧的掌握方面都能向前迈了一大步， 为日后成为合格的应用型人才 打下了良好的基础。通过这次毕业设计， 我不仅将理论很好地应用到实际当中去， 而且我还学会 了如何去培养我们的创新精神， 从而不断地战胜自己， 超越自己。 创新可以是在 原有的基础上进行改进， 使之功能不断完善， 成为真实的东西。 在整个毕业设计 过程中，我花费了大量

42、的时间和精力，更重要的是，我在学会创新的基础上，同 时还懂得合作精神的重要性， 学会了与他人合作。 我在张老师的精心指导和严格 要求下，获得了丰富的理论知识， 极大的提高了实践能力， 信号领域这对我今后 进一步学习图像处理方面的知识有极大的帮助。 在此，衷心感谢老师以及许多同 学的指导和支持。我会继续努力的学习，大胆创新，使自己得到更大的提升。大学学习生活即将结束， 回顾这几年来的学习生活， 感受颇深， 最重要的是 收获丰厚。在论文的写作过程中， 有很多困难， 无论是在开始的理论的学习阶段， 还是在论文的选题、资料查询、开题、研究和撰写的每一个环节，都没有离开过 老师的指导和同学的帮助。 借此

43、机会我向导师和授课老师表示衷心的感谢！ 同时， 我要感谢各位帮助我的同学、 感谢他们给与我的帮助， 他们为我撰写论文提供了 不少的建议和帮助。 在此感谢我的指导老师张老师， 谢谢你的教诲， 我将终生不 忘。参考文献1 张洁.基于粒子滤波算法的电动汽车剩余电量动态估计研究D .北京:北京交通大学, 2012.2 田晓辉锂离子电池SOC预测方法应用研究D.河南：河南科技大学,2009.3 孙骏，李宝辉，薛敏电动汽车SOC估算方法J.汽车工程师，2011,32(1):25-27.4 朱志宇.粒于滤波算法及其应用 M .北京：科学技术出版社 ,2010：13-15,28.5 胡十强，敬忠良 . 粒子滤

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