内燃机与配件ｗｗｗ．ｎｒｊｐｊ．ｃｎ檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶檶殞殞殞殞技术创新与应用基于扩展卡尔曼滤波的电动汽车锂离子电池ＳＯＣ估算刘庆丰（兰州石化职业技术大学汽车工程学院，甘肃兰州７３００６０）摘要：新能源汽车的高速发展主要依赖于动力电池技术水平的突破，动力电池管理系统（ＢＭＳ）是其关键技术所在。动力电池荷电状态（ＳＯＣ）是动力电池的重要参数，该参数可表示电池所剩容量的多少，是动力电池管理系统（ＢＭＳ）对动力电池进行能量管理和控制的关键参数，同时对新能源整车动力系统控制提供主要依据。本文根据锂离子动力电池的基本工作原理，建立二阶ＲＣ的等效电路模型，应用由卡尔曼滤波算法（ＫＦ）更新后的扩展卡尔曼滤波算法（ＥＫＦ）对锂离子动力电池ＳＯＣ进行估计计算，发现该算法具有较高精度，且预估能力较强。关键词：锂离子动力电池；ＳＯＣ估计；扩展卡尔曼滤波算法中图分类号：Ｕ４６；ＴＭ９１１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４－９５７Ｘ（２０２３）１３－００７１－０４ＳＯＣＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＬｉｔｈｉｕｍ－ｉｏｎＢａｔｔｅｒｙｆｏｒＥｌｅｃｔｒｉｃＶｅｈｉｃｌｅＢａｓｅｄｏｎＥｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒＬｉｕＱｉｎｇ－ｆｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＰｅｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＶｏｃａｔｉｏｎａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００６０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｎｅｗｅｎｅｒｇｙｖｅｈｉｃｌｅｓｍａｉｎｌｙｄｅｐｅｎｄｓｏｎｔｈｅｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｏｆｐｏｗｅｒｂａｔ－ｔｅｒｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｌｅｖｅｌ，ａｎｄｔｈｅｐｏｗｅｒｂａｔｔｅｒｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ（ＢＭＳ）ｉｓｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅｐｏｗｅｒｂａｔ－ｔｅｒｙｓｔａｔｅｏｆｃｈａｒｇｅ（ＳＯＣ）ｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｏｆｔｈｅｐｏｗｅｒｂａｔｔｅｒｙ，ｗｈｉｃｈｃａｎｉｎｄｉｃａｔｅｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｃａ－ｐａｃｉｔｙｌｅｆｔｉｎｔｈｅｂａｔｔｅｒｙａｎｄｉｓａｋｅｙｐａｒａｍｅｔｅｒｆｏｒｔｈｅｐｏｗｅｒｂａｔｔｅｒｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ（ＢＭＳ）ｔｏｍａｎａｇｅａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｅｎｅ...
