【技術實現步驟摘要】
本公開涉及電池電壓采集，具體涉及一種基于卡爾曼濾波的電池電壓采集方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。
技術介紹
1、電池電壓是電池狀態管理的重點關注參數，也是衡量電池是否發生過充、過放等危險行為的關鍵指標，電池電壓的準確采集對于電池的安全管理，保障電池系統的正常運行具有重大意義。但電池電壓采集過程中會受到采樣芯片的精度、電路中各模塊的干擾、外界環境等的影響，從而降低電池電壓采集的準確性。
2、濾波是一種減少噪聲的技術手段，電池電壓采集的濾波方法主要有硬件濾波和軟件濾波，硬件濾波是通過增加額外的濾波電路來屏蔽噪聲，抑制系統噪聲效果差，同時還會增加硬件成本。軟件濾波主要有平均值法與卡爾曼濾波法。平均值法通過取某些歷史采樣點的平均值來進行濾波，計算簡單但效果較差。卡爾曼濾波法主要是基于上一采集時刻的估計值和當前時刻的測量值，對當前時刻的狀態進行估計和修正。卡爾曼濾波過程中，系統過程噪聲與系統觀測噪聲統計特性不容易確定，且還會受到系統狀態、環境的變化等影響，對最后的濾波效果影響較大。現有基于卡爾曼濾波算法的電池電壓采樣濾波過程中，均是將系統過程噪聲與系統觀測噪聲協方差根據經驗將其設置為固定值，沒有考慮到系統噪聲隨著系統狀態和外界環境的變化情況，同時也沒有考慮歷史數據的影響，導致在實際使用過程中的電壓采集跟蹤效果差，對周期性噪聲的濾波效果不理想。
技術實現思路
1、為了解決相關技術中的問題，本公開實施例提供一種基于卡爾曼濾波的電池電壓采集方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。>
2、第一方面，本公開實施例中提供了一種基于卡爾曼濾波的電池電壓采集方法，包括：
3、獲取待測電池在指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差；
4、建立所述待測電池的基本狀態方程和基本觀測方程；
5、根據所述基本狀態方程、所述基本觀測方程、指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，建立所述待測電池的電壓先驗估計方程、電壓觀測估計方程、卡爾曼增益方程；
6、根據所述電壓先驗估計方程、所述電壓觀測估計方程、所述卡爾曼增益方程，確定指定采集時刻的電壓先驗估計值、電壓觀測估計值、卡爾曼增益；
7、根據所述指定采集時刻的電壓先驗估計值、指定采集時刻的電壓觀測估計值、指定采集時刻的卡爾曼增益，確定所述待測電池在指定采集時刻的最優電壓估計值；
8、獲取多個歷史采集時刻的測量新息、多個歷史采集時刻的卡爾曼增益，所述多個歷史采集時刻包括所述指定采集時刻和所述指定采集時刻之前的采集時刻；
9、設置遺忘因子和漸消因子，根據所述遺忘因子確定指定采集時刻上一采集時刻的加權系數；所述漸消因子用于設置所述多個歷史采集時刻的測量新息之間的權重；所述漸消因子的計算公式如下：
10、ni＝2(m+1-i)/[m(m+1)]，i＝1,2,...,m；
11、其中，ni為從指定采集時刻起第i個漸消因子，m為所述歷史采集時刻中包含的時刻個數；
12、根據所述加權系數、所述漸消因子、所述多個歷史采集時刻的測量新息、所述多個歷史采集時刻的卡爾曼增益，將所述指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，更新為指定采集時刻的過程噪聲協方差和指定采集時刻的觀測噪聲協方差；所述指定采集時刻的過程噪聲協方差和所述指定采集時刻的觀測噪聲協方差用于計算指定采集時刻的下一時刻的最優電壓估計值。
13、根據本公開的實施例，所述根據所述加權系數、所述漸消因子、所述多個歷史采集時刻的測量新息、所述多個歷史采集時刻的卡爾曼增益，將所述指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，更新指定采集時刻的過程噪聲協方差和指定采集時刻的觀測噪聲協方差，包括：
14、根據所述指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差、所述加權系數、所述漸消因子、所述多個歷史采集時刻的測量新息、所述多個歷史采集時刻的卡爾曼增益、所述加權系數與所述多個歷史采集時刻的卡爾曼增益的乘積，更新指定采集時刻的過程噪聲協方差；
15、根據所述指定采集時刻上一采集時刻的觀測噪聲協方差、所述加權系數、所述漸消因子、所述多個歷史采集時刻的測量新息、所述加權系數與所述多個歷史采集時刻的測量新息的乘積，更新指定采集時刻的觀測噪聲協方差。
16、根據本公開的實施例，利用以下公式計算所述加權系數：
17、dk-1＝(1-b)/(1-bk)；
18、利用以下公式更新過程噪聲協方差：
19、qk＝(1-dk-1)qk-1+dk-1[kgk,kgk-1,...,kgk-m+1][n1ek,n2ek-1,...,nmek-m+1]t{[kgk,kgk-1,...,kgk-m+1][n1ek,n2ek-1,...,nmek-m+1]t}t；
20、其中，k為指定采集時刻，k-1為指定采集時刻上一采集時刻，b為遺忘因子，qk為k時刻的過程噪聲協方差，qk-1為k-1時刻的過程噪聲協方差，dk-1為k-1時刻的加權系數，kgk,kgk-1,...,kgk-m+1是與m個歷史采集時刻對應的卡爾曼增益，ek為k時刻的測量新息，kgk為k時刻的卡爾曼增益,ek-m+1為k-m+1時刻的測量新息，t為轉置運算，n1ek,n2ek-1,...,nmek-m+1是與m個歷史采集時刻對應的測量新息與對應漸消因子的乘積；
21、利用以下公式更新k時刻的觀測噪聲協方差：
22、rk＝(1-dk-1)rk-1+dk-1[n1ek,n2ek-1,...,nmek-m+1][n1ek,n2ek-1,...,nmek-m+1]t；
23、其中，rk為k時刻的觀測噪聲協方差，rk-1為k-1時刻的觀測噪聲協方差。
24、根據本公開的實施例，所述根據所述基本狀態方程、所述基本觀測方程、指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，建立所述待測電池的電壓先驗估計方程、電壓觀測估計方程、卡爾曼增益方程，包括：
25、根據所述基本狀態方程和所述基本觀測方程，分別建立所述待測電池的電壓先驗估計方程、電壓觀測估計方程；
26、根據所述基本狀態方程和所述指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差，建立誤差協方差計算方程；
27、根據所述誤差協方差計算方程和所述指定采集時刻上一采集時刻的觀測噪聲協方差，建立所述卡爾曼增益方程。
28、根據本公開的實施例，所述基本狀態方程根據指定采集時刻上一采集時刻的電壓狀態值、系統狀態參數、指定采集時刻的系統過程噪聲，計算指定采集時刻的電壓狀態值；
29、所述基本觀測方程根據指定采集時刻的電壓觀測值、系統觀測參數、指定采集時刻的系統觀測噪聲，計算指定采集時刻的電壓觀測值；
30、所述電壓先驗估計方程根據指定采集時刻上一采集時刻的電壓狀態值、系統狀態參數，計算指定采集時刻的先驗電壓估本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于卡爾曼濾波的電池電壓采集方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述加權系數、所述漸消因子、所述多個歷史采集時刻的測量新息、所述多個歷史采集時刻的卡爾曼增益，將所述指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，更新指定采集時刻的過程噪聲協方差和指定采集時刻的觀測噪聲協方差，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述基本狀態方程、所述基本觀測方程、指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，建立所述待測電池的電壓先驗估計方程、電壓觀測估計方程、卡爾曼增益方程，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述指定采集時刻的電壓先驗估計值、指定采集時刻的電壓觀測估計值、指定采集時刻的卡爾曼增益，確定所述待測電池在指定采集時刻的最優電壓估計值，包括：
8.根據權利要求7所述
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述過程噪聲和所述觀測噪聲均為高斯白噪聲；
10.根據權利要求8所述的方法，其特征在于：
11.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，所述根據所述指定采集時刻的先驗電壓估計值、所述指定采集時刻的卡爾曼增益、所述指定采集時刻的測量新息，計算指定采集時刻的最優電壓估計值，其計算方式如下：
12.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
13.根據權利要求12所述的方法，其特征在于，所述更新指定采集時刻的協方差的計算方式如下：
14.一種基于卡爾曼濾波的電池電壓采樣裝置，其特征在于，包括：
15.根據權利要求14所述的裝置，其特征在于，所述第一更新模塊，包括：
16.根據權利要求15所述的裝置，其特征在于：
17.根據權利要求16所述的裝置，其特征在于：
18.根據權利要求14所述的裝置，其特征在于，所述第二建立模塊，包括：
19.根據權利要求18所述的裝置，其特征在于：
20.根據權利要求19所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊，包括：
21.根據權利要求20所述的裝置，其特征在于：
22.根據權利要求21所述的裝置，其特征在于：所述過程噪聲和所述觀測噪聲均為高斯白噪聲；
23.根據權利要求21所述的裝置，其特征在于：
24.根據權利要求23所述的裝置，其特征在于，所述根據所述指定采集時刻的先驗電壓估計值、所述指定采集時刻的卡爾曼增益、所述指定采集時刻的測量新息，計算指定采集時刻的最優電壓估計值，其計算方式如下：
25.根據權利要求23所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
26.根據權利要求25所述的方法，其特征在于，所述更新指定采集時刻的協方差的計算方式如下：
27.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器；其中，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令被所述處理器執行以實現權利要求1-13任一項所述的方法步驟。
28.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機指令，其特征在于，該計算機指令被處理器執行時實現權利要求1-13任一項所述的方法步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于卡爾曼濾波的電池電壓采集方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述加權系數、所述漸消因子、所述多個歷史采集時刻的測量新息、所述多個歷史采集時刻的卡爾曼增益，將所述指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，更新指定采集時刻的過程噪聲協方差和指定采集時刻的觀測噪聲協方差，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述基本狀態方程、所述基本觀測方程、指定采集時刻上一采集時刻的過程噪聲協方差和觀測噪聲協方差，建立所述待測電池的電壓先驗估計方程、電壓觀測估計方程、卡爾曼增益方程，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述指定采集時刻的電壓先驗估計值、指定采集時刻的電壓觀測估計值、指定采集時刻的卡爾曼增益，確定所述待測電池在指定采集時刻的最優電壓估計值，包括：
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于：
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述過程噪聲和所述觀測噪聲均為高斯白噪聲；
10.根據權利要求8所述的方法，其特征在于：
11.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，所述根據所述指定采集時刻的先驗電壓估計值、所述指定采集時刻的卡爾曼增益、所述指定采集時刻的測量新息，計算指定采集時刻的最優電壓估計值，其計算方式如下：
12.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
13.根據權利要求12所述的方法，其特征在于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王樂紅，宋海飛，趙天挺，陳捷，沈紅偉，原義棟，閃俊杰，趙增俠，賈國強，宋亞楠，
申請(專利權)人：北京智芯微電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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