基于分数阶锂电池模型的FOMIAUKF算法SOC估计.docx

基于分数阶锂电池模型的FOMIAUKF算法SOC估计

目录

一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

二、分数阶锂电池模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1分数阶微积分概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2分数阶锂电池模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2.1模型方程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.2模型参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

三、FOMIAUKF算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1状态空间模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2FOMIAUKF算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

四、基于分数阶锂电池模型的FOMIAUKF算法SOC估计．．．．．．．．．．．．．16

4.1算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1.1分数阶锂电池模型的状态空间表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1.2FOMIAUKF算法的步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2仿真实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.1仿真环境与数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.2仿真结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

五、实验验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1实验设备与测试平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2实验数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3.2估计精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.3.3算法性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

六、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2研究局限与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

一、内容描述

本文档旨在详细介绍基于分数阶锂电池模型的FOMIAUKF算法在SOC估计中的应用。首先，我们将阐述分数阶锂电池模型的基本概念和特性，然后详细介绍FOMIAUKF算法的原理和步骤，最后通过实验验证该算法在SOC估计中的性能。

分数阶锂电池模型

分数阶锂电池模型是一种描述电池性能的数学模型，它考虑了电池内部电荷分布的非均匀性和电池充放电过程中的非线性特性。这种模型能够更准确地反映电池在不同工作状态下的能量状态和电压特性，因此在电池管理系统(BatteryManagementSystem,BMS)的开发和优化中具有重要意义。

FOMIXUKF算法原理

FOMIAUKF（FastOptimizedIterativeApproximateUnscentedKalmanFilter）算法是一种基于近似卡尔曼滤波器的改进算法，它结合了快速算法和