稳定性保证的双卡尔曼滤波用于电化学电池状态估计
系统与控制
2025-12-09 v2 系统与控制
摘要
准确且稳定的状态估计对电池管理至关重要。尽管双卡尔曼滤波可以联合估计状态与参数，但滤波器之间的强耦合可能在较大初始化误差或模型失配时导致发散。本文提出了一种稳定性保证的双卡尔曼滤波（SG-DKF）方法。基于Lyapunov的分析导出了一个充分稳定性条件，进而导出一个自适应死区规则，当新息超过稳定性边界时暂停参数更新。应用于电化学电池模型，SG-DKF达到了与双EKF相当的精度，在较大初始状态误差下将荷电状态RMSE降低了超过45%。
引用
@article{arxiv.2512.04885,
title = {Stability-Guaranteed Dual Kalman Filtering for Electrochemical Battery State Estimation},
author = {Feng Guo and Guangdi Hu and Keyi Liao and Luis D. Couto and Khiem Trad and Ru Hong and Hamid Hamed and Mohammadhosein Safari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.04885},
year = {2025}
}
备注
This work has been submitted to 23rd IFAC World Congress for possible publication