标题：基于RBF神经网络与扩张UKF算法的锂离子电池SOC与传感器偏差协同估计
作者：冯波 张翼 董昕昕 张健 艾春美
作者单位：上海明华电力科技有限公司，上海 200437
关键字：锂离子电池；SOC；神经网络；扩张UKF；传感器偏差
摘要：电池管理系统用来保证锂离子电池安全有效地运行，电池的荷电状态（SOC）是其监测的关键参数之一。传统无迹卡尔曼滤波（UKF）可以实现SOC的准确估计，但无法处理传感器偏差存在的情况。针对此问题，提出一种基于径向基（RBF）神经网络与扩张UKF算法相结合的锂离子电池SOC与传感器偏差协同估计的方法，建立电池SOC的RBF神经网络模型并进行训练与验证。基于确定的模型，在传统UKF（SOC为内部状态）的基础上，将传感器偏差设置为扩张状态进入UKF状态空间模型，设计扩张UKF。实验结果表明：在传感器偏差存在情况下，与传统UKF相比，提出的扩张UKF能同时实现SOC和传感器偏差的高精度估计。