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        基于Kalman算法的軟測量技術(shù)在電池容量檢測中的應(yīng)用

        2014-06-07 10:02:31王鳳國張忠相歐陽松武青芬
        計(jì)量學(xué)報(bào) 2014年2期
        關(guān)鍵詞:測量檢測模型

        王鳳國, 張忠相, 歐陽松, 武青芬

        (北京航天發(fā)射技術(shù)研究所,北京 100076)

        基于Kalman算法的軟測量技術(shù)在電池容量檢測中的應(yīng)用

        王鳳國, 張忠相, 歐陽松, 武青芬

        (北京航天發(fā)射技術(shù)研究所,北京 100076)

        針對(duì)如何在線準(zhǔn)確檢測實(shí)際工作中發(fā)射車車載電池容量,提出了一種基于Kalman算法的軟測量方法。首先,建立蓄電池?cái)?shù)學(xué)模型,選擇可測、易測的輔助變量,利用Kalman算法建立軟測量模型;然后,使用試驗(yàn)數(shù)據(jù),通過參數(shù)辨識(shí)求解軟測量模型;最后,利用Matlab軟件對(duì)該模型進(jìn)行仿真以及現(xiàn)場試驗(yàn)。結(jié)果表明:采用Kalman算法的軟測量技術(shù)減少了電池應(yīng)用過程中的電流累積誤差,提高了電池容量的檢測精度。

        計(jì)量學(xué);電池容量;Kalman算法;軟測量;數(shù)學(xué)模型

        1 引 言

        隨著信息化、智能化程度的提高,蓄電池以具有發(fā)熱小、無噪聲、無污染、易偽裝等優(yōu)點(diǎn),在某些發(fā)射車中得到廣泛應(yīng)用。為了判斷蓄電池在工作過程中電量是否充足,狀態(tài)是否良好;并避免電池在使用過程中出現(xiàn)過充或過放的情況,以進(jìn)一步發(fā)揮電池的性能,延長使用壽命,可靠地完成各項(xiàng)任務(wù),有必要對(duì)電池的可用容量進(jìn)行準(zhǔn)確地檢測。

        常用的電池容量檢測方法有開路電壓法、電流積分法和電阻法[1]。開路電壓法只能在一定條件下用于靜態(tài)電池容量的檢測,不能用于動(dòng)態(tài)容量的檢測,因此一般只用于上電預(yù)估;電流積分法沒有考慮電池初始狀態(tài),且電流采樣和充放電效率誤差引起的累積誤差逐漸增大[2],會(huì)導(dǎo)致檢測誤差增大,該方法不能單獨(dú)用于電池容量檢測;電池內(nèi)阻包括歐姆內(nèi)阻和極化內(nèi)阻,極化內(nèi)阻難于測量,且電池電阻與容量的對(duì)應(yīng)關(guān)系規(guī)律性不強(qiáng),對(duì)硬件和軟件要求較高,因此此方法較少用于工程中。Kalman算法是將電池看成一個(gè)系統(tǒng),電池容量是系統(tǒng)中一個(gè)內(nèi)部狀態(tài),與其它方法相比,非常適合于電流波動(dòng)較大,充、放電切換頻繁的情況[3]。

        由于電池容量無法或難以用傳感器直接檢測,因此本文采用基于Kalman算法的軟測量技術(shù),充分利用檢測過程中易于獲取的輔助變量(測量參數(shù)),按照輔助變量與主導(dǎo)變量(被測參數(shù)變量)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,建立軟測量模型;通過模型辨識(shí)、最優(yōu)估計(jì)及推斷來確定主導(dǎo)變量[4,5]。其實(shí)質(zhì)是要完成由輔助變量構(gòu)成的可測信息x到主導(dǎo)信息估計(jì)y的映射,即y=f(x)。但軟測量模型不同于一般意義的數(shù)學(xué)模型,它強(qiáng)調(diào)的是通過輔助變量x獲得對(duì)主導(dǎo)變量y的最優(yōu)估計(jì)。此方法簡單易行,且便于在線實(shí)時(shí)測量操作,測量精度相對(duì)較高,具有較好的實(shí)用價(jià)值。

        2 基于Kalman算法的軟測量模型

        2.1 Kalman濾波算法

        卡爾曼濾波算法是匈牙利數(shù)學(xué)家Kalman于1960年提出,是一種線性最優(yōu)遞推方法,研究的是當(dāng)系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程中具有隨機(jī)噪聲時(shí),對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)變量的最小方差估計(jì)。由于卡爾曼濾波算法是遞推算式,所以它不僅適用于實(shí)時(shí)預(yù)測和濾波,而且適于在嵌入式系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)[6]。

        假定線性隨機(jī)系統(tǒng)的狀態(tài)方程和量測方程分別為

        式中,xk+1為k+1時(shí)刻狀態(tài)向量;zk為k時(shí)刻觀測向量;uk為k時(shí)刻輸入向量;A為系統(tǒng)矩陣;B為控制輸入矩陣;H為量測矩陣;wk為過程激勵(lì)噪聲,其包含輸入擾動(dòng)和系統(tǒng)模型偏差;vk為量測隨機(jī)噪聲。

        當(dāng)式(1)中wk和式(2)中vk相互獨(dú)立時(shí),其正態(tài)分布的白色噪聲為

        式中,Q為過程激勵(lì)噪聲協(xié)方差矩陣;R為量測隨機(jī)噪聲協(xié)方差矩陣。

        為了用于嵌入式系統(tǒng)控制,根據(jù)時(shí)變線性連續(xù)系統(tǒng),對(duì)式(1)和式(2)進(jìn)行變換,得到卡爾曼濾波算法的遞推方程,即時(shí)間更新方程(預(yù)估方程)和量測更新方程(校正方程),見表1[7,8]。

        表1 Kalman算法遞推方程

        其中,時(shí)間更新方程負(fù)責(zé)及時(shí)向前推算當(dāng)前狀態(tài)變量和誤差協(xié)方差估計(jì)的值,以便為下一個(gè)時(shí)間狀態(tài)構(gòu)造先驗(yàn)估計(jì)。量測更新方程負(fù)責(zé)反饋,將先驗(yàn)估計(jì)和新的量測變量結(jié)合,以構(gòu)造改進(jìn)的后驗(yàn)估計(jì)。最后,時(shí)間更新方程和量測更新方程構(gòu)成具有數(shù)值解的預(yù)估——校正算法,見圖1。

        圖1 離散Kalman算法循環(huán)更新圖

        2.2 軟測量模型

        2.2.1 建立蓄電池?cái)?shù)學(xué)模型

        本文以鉛酸蓄電池為研究對(duì)象,首先對(duì)鉛酸電池建立數(shù)學(xué)模型,根據(jù)此數(shù)學(xué)模型,列出容量與電流、電壓、溫度、內(nèi)阻之間的關(guān)系。所建立的模型必須能較好地體現(xiàn)電池的動(dòng)態(tài)特性,且階數(shù)不能太高,以減少處理器運(yùn)算,易于工程實(shí)現(xiàn)。鑒于以上考慮,選用Thevenin電池模型,如圖2所示。

        2.2.2 構(gòu)建電池?cái)?shù)學(xué)方程

        為了描述電池剩余可用容量,一般用電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)描述,此處用x表示,其定義為x=Qr/Qe,其中,Qr為電池剩余容量;Qe為電池有效容量。根據(jù)電池荷電狀態(tài)的定義、安時(shí)積分法及k時(shí)刻的SOC,遞推k+1時(shí)刻的SOC,即狀態(tài)方程為

        圖2 Thevenin電池模型

        式中,x(k+1)為k+1時(shí)刻電池的荷電狀態(tài);x(k)為k時(shí)刻電池的荷電狀態(tài);ik為充放電電流,規(guī)定充電為正,放電為負(fù);ηi為i時(shí)電流的充放電效率,與電流、溫度和循環(huán)壽命有關(guān),在室溫及標(biāo)稱電流狀態(tài)下,通常取1,在其他狀態(tài)下,需要根據(jù)電池試驗(yàn)數(shù)據(jù)查表插值求得;Δt為采樣周期;Qe為電池的有效電量,即為電池能放出的容量,由Peukert方程得到。

        利用Thevenin電池模型,得到量測方程

        式中,VOCV(x(k))為蓄電池開路電壓,電池k時(shí)刻電池荷電狀態(tài)的函數(shù);Vbat(k)為k時(shí)刻電池的端電壓;E0為電池極化電動(dòng)勢;Rn(t)為電池內(nèi)阻;ik為電池充放電電流。其中,Rn(t)與循環(huán)壽命(電池新舊程度)有關(guān),需要根據(jù)電池試驗(yàn)數(shù)據(jù)查表插值求得。

        根據(jù)電池的開路電壓與電池荷電狀態(tài)的非線性關(guān)系,將蓄電池的開路電壓擬合成電池荷電狀態(tài)的4次多項(xiàng)式

        式中,多項(xiàng)式系數(shù)b0~b4通過對(duì)電池充放電試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合得到。

        聯(lián)立式(5)、式(6),得到優(yōu)化的電池軟測量模型為

        式中,VOCV(x(k))=b4x4(k)+b3x3(k)+b2x2(k)+b1x(k)+b0;ηi=f(i,t,T),通過查表插值得到;Δt為采樣周期;E0=g(i,t,T)為電池極化電動(dòng)勢,通過查表得到;Rn(t)為蓄電池內(nèi)阻,與循環(huán)壽命(電池新舊程度)有關(guān),在程序中通過查表插值得到。

        由Peukert方程,可得

        其中,n為Peukert方程系數(shù),由試驗(yàn)數(shù)據(jù)求得;Is為標(biāo)準(zhǔn)充放電電流,本文取27A;Ia為采集到的實(shí)時(shí)電流;Qs為540Ah,即標(biāo)稱容量。

        將電池軟測量模型代入Kalman算法遞推方程,得到電池荷電狀態(tài)SOC遞推的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

        圖3 電池荷電狀態(tài)遞推結(jié)構(gòu)圖

        3 仿真結(jié)果與試驗(yàn)分析

        依據(jù)建立的電池軟測量模型及圖3電池荷電狀態(tài)遞推結(jié)構(gòu)圖,利用Matlab建立電池仿真模型,將試驗(yàn)數(shù)據(jù)帶入仿真模型得到仿真結(jié)果,見圖4。

        由圖可以看出,通過模型估算的電池端電壓和SOC均向真值自動(dòng)收斂,且誤差較小。說明:(1)所建立的電池容量檢測軟測量模型反映端電壓、電流、溫度與電池容量的內(nèi)在關(guān)系;(2)采用的卡爾曼濾波算法滿足檢測精度要求。

        為進(jìn)一步驗(yàn)證該模型的正確性以及容量檢測的精度,分別對(duì)6塊(2串3并)鉛酸蓄電池68025D在常溫下進(jìn)行240 A、120 A、90 A、30 A放電試驗(yàn),其中240 A及30 A的實(shí)測與檢測值(估算值)對(duì)比試驗(yàn)數(shù)據(jù)見圖5。

        由圖5可以看出:(1)電池放電初期端電壓隨容量的減少緩慢下降,后期到達(dá)放電拐點(diǎn)后隨容量的減少急劇下降;(2)放電電流較大時(shí),放電曲線誤差較大,主要與算法中應(yīng)用的Peukert方程指數(shù)系數(shù)設(shè)置有關(guān),分段設(shè)置該指數(shù)系數(shù),可以提高容量檢測精度;(3)放電初期容量檢測誤差較大,主要由于初始上電預(yù)估給定值引起,隨著Kalman算法的收斂,誤差越來越小,所以該方法更適合用于充放電循環(huán)的場合。

        4 結(jié) 論

        本文在應(yīng)用Thevenin電池模型的基礎(chǔ)上,利用Kalman算法建立了電池容量檢測軟測量模型,并用Matlab對(duì)該模型進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明該模型適于電池容量檢測;用不同放電電流驗(yàn)證,電池電量估算精度較高,滿足型號(hào)任務(wù)應(yīng)用需求。從而,通過測量易測的輔助變量電池端電壓、電流和溫度,得到主導(dǎo)變量電池容量/SOC,為電池容量的間接在線準(zhǔn)確測量提供了一種新的有效的實(shí)時(shí)測量方法。

        圖4 24 V/540Ah電池單循環(huán)仿真圖

        圖5 蓄電池放電曲線對(duì)比圖

        [1] 馮楠,王振臣,胖瑩.基于自適應(yīng)遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池容量預(yù)測[J].計(jì)量學(xué)報(bào),2012,33(6):546-549.

        [2] 吳紅杰,齊鉑金,鄭敏信,等.基于Kalman濾波的鎳氫動(dòng)力電池SOC估算方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2007,33(8):945-948.

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        App lication Soft-sensing Technique Based on Kalm an Algorithm for Battery Capacity Detection

        WANG Feng-guo, ZHANG Zhong-xiang, OUYANG Song, WU Qing-fen
        (Beijing Institute of Space Launch Technology,Beijing 100076,China)

        In order to accurately detect the practical work capacity of battery for the emission car,a kind of Kalman algorithm based on soft-sensingmethod is put forward.First of all,the batterymathematicalmodel is established,then,the soft-sensingmodel is built with selecting measurable,easy measurement auxiliary variables and Kalman algorithm;and then,the soft-sensingmodel is attained with historical test data and the parameter identificationmethod.Finally,themodel is simulated by the Matlab software and tested field.The results show that soft-sensing technique with Kalman algorithm reduces the current cumulative error of battery in the process of application,and improves the battery capacity detection accuracy.

        Metrology;Battery capacity;Kalman algorithm;Soft-sensing;Mathematicalmodel

        TB971

        A

        1000-1158(2014)02-0165-04

        10.3969/j.issn.1000-1158.2014.02.15

        2012-06-14;

        2013-12-04

        王鳳國(1981-),男,山東臨沂人,北京航天發(fā)射技術(shù)研究所工程師,碩士,主要研究方向?yàn)楣┡潆姟㈦娏﹄娮訙y量技術(shù)。wfg5641@163.com

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