基于遗忘因子迭代学习最小二乘算法的锂电池参数辨识

作     者：李之霖 文成林 LI Zhilin;WEN Chenglin

作者机构：吉林化工学院信息与控制工程学院吉林吉林132022 广东石油化工学院自动化学院广东茂名525000 

出 版 物：《自动化应用》 (Automation Application)

年 卷 期：2025年第66卷第9期

页      面：92-97页

学科分类：0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主　　题：锂电池 电池等效模型 最小二乘法 参数辨识 

摘      要：针对一般锂电池等效电路模型辨识参数完整度不够的问题,提出一种能够更精确地阐述其动态特征的二阶RC等效电路模型,并对电池联邦城市驾驶工况(FUDS)下的数据进行辨识。当前使用较为广泛的辨识方法之一为遗忘因子递推最小二乘算法(FFRLS)。为了得到更加稳定精确的参数辨识结果并结合锂电池FUDS中电流呈现周期性的特点,使用遗忘因子迭代学习最小二乘算法(FILLS)作为进一步精确辨识的方法,在MATLAB上对所建立的二阶RC等效电路进行参数辨识,通过对比计算得出的锂电池的端电压的模型值与真实值以证明参数辨识的精确度,并与FFRLS辨识结果进行模型对比验证。结果表明,FILLS能够在相同数值的遗忘因子下拥有更好的模型精度。