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其实,锂离子电池管理系统,SOX包括SOC、SOH以及SOP估计,最为难的是什么?就是对于电池特性的分析上,这也是一般其他搞嵌入式软件或者软件工程等IT行业人员永远做不了的原因,进一步的来说,对于这些诸多影响因素,我们大体可分为三类:(1)模型不确定,噪声分布不确定性,传感器采集带入的数据误差等;(2)电流倍率特性、OCV-SOC拟合情况、充放电效率情况、温度影响、循环次数影响;(3)自放电,系统鲁棒性,代码运行效率等。
  然后,针对上述三方面,不管企业还是学校,细心点你会发现:对于(1),模型不确定我们可以改进模型,戴维南,二阶,电化学甚至自己提出什么井式模型等等,思路很简单,建模和离散化辨识什么也都不是什么难点;噪声分布不确定性我们可以利用各种滤波算法,各种卡尔曼、粒子滤波、神经网络、模糊控制还有遗传算法(GA,NSGA,NSGA-II,NSGA-III)等等;传感器采集带入的数据误差这个更好办,高精度一点电流电压传感器,或者额外加一种滤波电路的,还有用小波变换的,诸如此类,学校和企业这方面做得也都还好;对于(2)呢,其实很多人都做的差强人意,尤其是很多硕士博士毕业论文,我都没看到你们的逻辑控制算法部分,甚至基本上就没有,这其实才是锂离子电池这个系统独一无二,最为核心的,也是其他行业从业者想要涉及却力不从心的,关键不管是电流倍率特性、OCV-SOC拟合情况、充放电效率情况、温度影响、循环次数影响这些关系曲线,你们都可以做,但是代入估算系统呢,这些因素的切入点是什么?逻辑控制思路,就是体现在对模型参数的调控以及充放电过程中节点转换的把握上,然后遗憾的是控制策略思路方面或者切入点很多人只是语言表达,最后呢代码里面if条件一下;对于锂离子电池SOX估算过程中,控制策略和切换点太多太多了,也太重要了,这样子显然是不行;对于(3)其实现在基本上很少有人做得好的,也是所谓的精益求精的最后那一小点。
  最后,行业都尚且如此了,希望大家都有所擅长和坚守。

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