李勇，王丽芳，廖承林，王立业，徐冬平

(1．中国科学院电力电子与电力传动重点实验室，电工研究所，北京100190; 2．中国科学院大学，北京100049)

基于子空间技术的电动汽车电池模型辨识研究

李勇1，2，王丽芳1，廖承林1，王立业1，徐冬平1

(1．中国科学院电力电子与电力传动重点实验室，电工研究所，北京100190; 2．中国科学院大学，北京100049)

电动汽车动力电池模型的观测和辨识是电动汽车高效、稳定、安全运行的基础。基于电池的电路模型，从利于辨识的角度，建立了状态空间形式的电池模型，并提出了基于子空间技术的模型辨识算法。在不同阶次、脉宽和幅值下，采用逆M序列对电池模型辨识效果进行了验证和比较，最终提出了最优的电动汽车动力电池参数辨识方法。实验结果表明，该方法具有较高的精度和普遍的适用性，可以广泛地应用于不同类型的电池。

电池模型;子空间;模型辨识;电池测试方法

1 引言

动力电池是电动汽车能量的直接来源，也是电动汽车的核心组成部分。随着动力电池技术的不断发展，锂离子电池由于其高能量密度、长循环寿命、较高电压平台以及不存在记忆效应等优点，被公认为是最具有发展前景的动力电池，并且已被广泛应用于电动汽车领域。在动力电池的使用过程中，需要对电池的荷电状态(State-of-Charge，SOC)进行实时监测，以优化电池的使用。与此同时，由于工作环境等因素的影响，电池可能会工作在不安全状态，在这种情况下，对电池的健康状态(State-of-Health，SOH)进行实时监测就显得十分必要。……