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公开（公告）号CN122947678A | 申请号CN202611110298.0 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人盐城工学院 |
分类号G06F30/367(2020.01), G06F18/10(2023.01), G06F17/11(2006.01), G06F17/18(2006.01), G06F17/16(2006.01), G06F111/04(2020.01) | 申请日2026-07-24 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597901845100003 | 源数据页码206 |
专利语言zh | ||
本发明涉及矿用电池管理与系统辨识技术领域，公开了一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘（AFFRLS）的矿用磷酸铁锂电池二阶RC等效电路模型参数在线辨识方法。所述方法采集电池端电压、电流、温度以及矿用设备振动状态量和粉尘状态量，基于统一时钟完成多源数据同步；结合振动冲击强度、负载脉冲强度及电压残差构建工况扰动指标，对异常采样点进行判别；针对冲击干扰样本实施抗冲击滤波，获得校正后的电压、电流序列；在此基础上建立二阶RC等效电路模型及OCV‑SOC映射关系，构造自适应遗忘因子递推最小二乘辨识模型，获得候选参数向量；进一步引入面向矿用工况的参数更新约束机制，对候选参数施加物理可行域约束、变化率约束以及异常工况冻结或降权约束，输出在线辨识参数并更新模型。该方法能够抑制矿下高振动、高粉尘及高脉冲负载条件下的采样失真与参数误更新问题，提高参数辨识稳定性、动态跟踪能力及端电压拟合精度，可用于矿用磷酸铁锂电池的状态估计、运行监测及故障预警。
附图 1