基于自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池状态估计与实验验证研究

针对锂离子电池状态估计精度不足的问题，研究人员通过等效电路模型构建和自适应无迹卡尔曼滤波算法开发，实现了SOC的高精度实时估计。实验验证表明该方法在动态工况下仍保持优异性能，对电池管理系统优化具有重要意义。

　　

随着电动汽车和储能系统的快速发展，锂离子电池作为核心能量存储单元，其状态估计精度直接关系到系统安全性和使用寿命。然而，电池内部复杂的电化学反应特性使得状态估计面临严峻挑战，特别是在动态工况下，传统估计方法往往存在精度不足、适应性差等问题。为此，研究团队在《Journal of Engineering and Technology Management》发表了针对锂离子电池状态估计的深入研究。

研究团队采用三星INR21700-50E电芯作为实验对象，通过系统性的实验设计获取建模所需数据。关键技术方法包括：1）低电流开路电压实验用于获取OCV-SOC曲线和容量参数；2）恒电流电化学阻抗谱（GEIS）用于辨识等效电路模型参数；3）动态工况测试（BJDST、DST、FUDS、US06等标准工况）用于模型验证和滤波器参数调优；4）基于自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）的状态估计算法，采用协方差匹配技术实时调整噪声统计特性。

研究结果部分，首先通过3.2.1节所述的OCV实验，准确获得了电池的容量特性（Q=4.9Ah）和库仑效率（η_crg=0.995）。图3展示的实验数据为模型建立提供了坚实基础。在3.2.2节的阻抗特性分析中，研究人员通过图4所示的奈奎斯特图谱，成功辨识了等效电路模型中的欧姆电阻（R₀）、极化电阻（R_j）和时间常数（τ_j）等关键参数。

特别值得关注的是4.2节提出的自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法通过协方差匹配技术，实时更新过程噪声协方差矩阵Σ_ξ?和测量噪声协方差矩阵Σ_ζ?，有效解决了传统KF因噪声统计特性不确定导致的估计偏差问题。算法采用UKF框架处理非线性系统，通过sigma点采样准确捕捉状态分布的高阶矩信息。

在6.1节的实验验证中，研究团队对比了AUKF与标准UKF、EKF等算法的性能。结果表明，在动态工况下，AUKF的SOC估计误差始终保持在2%以内，显著优于其他方法。特别是在图8展示的FUDS工况测试中，AUKF展现出优异的跟踪性能和鲁棒性。

研究结论表明，基于等效电路模型和自适应无迹卡尔曼滤波的融合方法，能够有效解决锂离子电池状态估计中的非线性、时变性和噪声不确定性等问题。该方法不仅提高了估计精度，还增强了算法对不同工况的适应性，为电池管理系统的优化提供了可靠的技术支撑。讨论部分进一步指出，未来研究可考虑将温度、老化等因素纳入模型，以提升方法的实用性和泛化能力。