基于自适应死区双滑模观测器的可靠电化学模型 SOC 估计
系统与控制
2025-09-03 v2 系统与控制
最优化与控制
摘要
精确的电荷态 (SOC) 估计对于确保锂离子电池在电动车辆和能源存储系统中的安全性、可靠性和效率至关重要。电化学模型虽然提供高保真度的 SOC 估计，但因参数变化、非线性和计算复杂度带来挑战。为此，本文提出一种基于改进电化学单颗粒模型的自适应死区双滑模观测器 (SMO)。该算法集成了用于 SOC 估计的状态观测器和用于在线参数自适应的参数观测器。引入基于 Lyapunov 推导的自适应死区，以确保稳定性，仅当终端电压误差位于严格定义的界限内时，激活参数更新。该方法在恒定电流和 UDDS 动态条件下进行了验证。结果表明，自适应死区双 SMO 在正确初始化下优于常规双 SMO 和等效电路模型基 EKF 方法，SOC 估计误差在正确初始化时小于 0.2%，初始 SOC 误差为 30% 时仍保持在 1% 以下，并具备快速收敛能力。计算效率分析进一步显示，自适应死区双滑模观测器通过限制不必要的参数更新，显著降低了执行时间，凸显其在实时电池管理应用中的合适性。此外，利用循环老化模型确认了其在电池老化情况下的鲁棒性，自适应死区双 SMO 尽管参数漂移，仍能保持稳定的 SOC 估计。这些发现表明，所提方法提供了一种可靠、准确且计算高效的 SOC 估计解决方案。
引用
@article{arxiv.2508.21610,
title = {Adaptive Dead-Zone Dual Sliding Mode Observer for Reliable Electrochemical Model-Based SOC Estimation},
author = {Guangdi Hu and Keyi Liao and Jian Ye and Feng Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.21610},
year = {2025}
}
备注
36 pages, 5 figures