1.动力锂离子电池的电荷状态估算方法，分为两步，第一步、建立模型，实验和公式辨识模型参数

I、建立模型

建立一个等效动力锂离子电池的三阶RC等效电路模型，该模型的组成如下：极化电阻R1、R2和R3分别和电容C1、C2和C3构成三个RC电路，串联的三个RC电路再串联动力锂离子电池的开路电压OCV和欧姆内阻R00，该等效电路模型的端电压为动力锂离子电池的输出端电压YL；

其对应的数学模型如下：

1 2 3

其中YL是动力锂离子电池的输出端电压，R00是欧姆内阻，U、U、U、分别表示电容C1、C2、C3、的端电压；R1、R2、R3为极化内阻，I为等效电路模型中的电流值；

动力锂离子电池的电荷状态SoC数学模型的定义为：SoCinitial为SoC初始值，η为库仑效率，Cn为动力锂离子电池的额定容量；

II、动力锂离子电池充电、恒流放电和静置实验辨识模型参数的实验包括动力锂离子电池充电、恒流放电和静置过程，在实验过程中，高精度测量动力锂离子电池连接负载后的电路的电流和输出端电压，并按一定采样频率对电池输出端电压采样，采样频率为0.5～2秒，得到实验过程的电压和时间的曲线；

II-1、充电

动力锂离子电池恒流恒压充电，输出端电压达到电池输出端额定电压U0；

II-2、恒流放电

常温下恒流放电，设电池额定容量为M安时，放电电流值取18～22％，也就是放电率为

0.18～0.22，动力锂离子电池输出端电压YLx迅速下降，持续放电到500s～2000s，停止恒流放电，此时对应电池输出端电压为UB；

II-3、在停止恒流放电的瞬间，电池输出端电压跳变上升为UB，其突变电压与恒流的比为欧姆内阻R00参数值；

即

II-4、静置

停止恒流放电之后静置，动力锂离子电池输出端电压YLs缓慢上升，电压前后两次采样的电压差值在此处电压值的5％以内，即进入稳态，稳态电压为UC，UC是开路电压OCV；

III、获得开路电压OCV与SoC的非线性关系III-1、在步骤II-4动力锂离子电池输出端电压上升段，3个阻容电路电压特性为零输入响应的电压输出值，故其中：YIs是电池上升段电压输出值，τ1＝R1C1，τ2＝R2C2，τ3＝R3C3；式中t1为结束放电时刻到进入电压稳态、静置结束的时间区间内的任意时刻，结束放电时刻t1＝0；

根据步骤II-4所得的时间电压实验数据，采用最小二乘法，求得待定系数b0、b1、b2、b3、τ1、τ2、τ3；

III-2、在步骤II动力锂离子电池输出端电压下降段电压输出其中，YLX是电池下降段电压输出值，U0是步骤I充电完成后的动力锂离子电池输出端电压，将式(2)求得的参数τ1、τ2、τ2代入式(3)，根据步骤II所得的时间电压实验数据，采用最小二乘法，得到极化电阻R1、R2、R3；(3)式中t2是从开始放电时刻到停止放电时刻的时间区间内的任意时刻，开始放电时刻t2＝0；

III-3、在不同恒流值充放电过程中，高精度测量动力锂离子电池连接负载后的电路的电流和对应开路电压UC，同时根据SoC的定义得到与开路电压对应的SoC值，根据实验得到欧姆内阻R00，电容C1、C2、C3，极化内阻R1、R2、R3的参数值，即可由上述步骤I中的电池三阶RC等效电路数学模型方程组获得开路电压OCV与SoC的非线性关系OCV(SoCk-1)；

其中SoCk为当前采样时刻，k时刻的SoC，SoCk-1是前一采样时刻，k-1时刻的SoC；

根据SoCk-1的估算值 得到

采用最小二乘法求出OCV与SoC的非线性关系模型参数k1～k9；

第二步、基于卡尔曼滤波的SoC估算

非线性系统的扩展的卡尔曼算法递归过程的状态预测如下：i、状态预测矩阵

其中，状态转移矩阵：

系统控制输入矩阵：

ii、预测误差方差矩阵

其中Qk是系统零均值随机过程噪声wk的协方差矩阵；

iii、滤波增益矩阵

其中，观测矩阵：

其中 是k时刻SoC的预估值，即状态预测矩阵 第1行第1列的数据；Rk是系统测量噪声vk的协方差；

iv、状态估算矩阵

其中，状态估算矩阵 的第1行第1列数据是SoCk的最优估算值；Ym|k是k时刻电池输出端电压的观测值，包含测量噪声vk；是k时刻电池输出端电压估算值，通过下式计算所得：v、估算误差方差矩阵

Pk|k＝(I-KkHk)Pk|k-1

步骤i到v就是状态变量X1＝SoCk估算过程，在给定状态估算矩阵 和估算误差方差矩阵Pk|k各元素取为0.001～0.005，通过递归得到SoCk的最优估算值；在计算过程中，根据第一步得到的开路电压OCV与SOC之间的非线性模型，并结合已得到的开路电压OCV和前一时刻SoCk-1值估算得到开路电压OCV(SoCk-1)。

2.根据权利要求1所述的动力锂离子电池的电荷状态估算方法，其特征在于：所述步骤II的实验重复3～5次，每次实验后按III-1和III-2计算所得各参数，各次实验所得的参数分别取平均值，作为对应参数值。

3.根据权利要求1或2所述的动力锂离子电池的电荷状态估算方法设计的动力锂离子电池的电荷状态估算系统，其特征在于：包括微处理器、电流传感器、电压传感器、模数转换器、程序存储器、可编程存储器、定时器及显示器；模数转换器、程序存储器、可编程存储器、定时器及显示器分别与微处理器连接，电流传感器串联在待测动力锂离子电池与负载连接构成的电路中，电压传感器则并联在该电路上；电流传感器和电压传感器的输出接入模数转换器，传送所测量的动力锂离子电池的负载电流和输出端电压；

可编程存储器存储实验所得的动力锂离子电池等效模型参数，包括欧姆内阻R00，电容C1、C2、C3，极化内阻R1、R2、R3，开路电压与SoCk-1的非线性模型参数k1～k9；

程序存储器中存储卡尔曼滤波SoCk估算模型和开路电压OCV(SOCK-1)与SoCk-1非线性关系模型；

卡尔曼滤波SoCk估算模型包括：

i、状态预测矩阵

其中，状态转移矩阵：

系统控制输入矩阵：

ii、预测误差方差矩阵

其中Qk是系统零均值随机过程噪声wk的协方差矩阵；

iii、滤波增益矩阵

其中，观测矩阵：

其中 是k时刻SoC的预估值，即状态预测矩阵 第1行第1列的数据；Rk是系统测量噪声vk的协方差；

iv、状态估算矩阵

其中状态估算矩阵 的第1行第1列数据是SoCk的最优估算值；Ym|k是k时刻电池输出端电压的观测值，包含测量噪声vk；是k时刻电池输出端电压估算值，通过下式计算所得：其中， 是SoCk-1，开路电压OCV(SOCK-1)与SpCk-1非线性关系模型如下：v、估算误差方差矩阵

Pk|k＝(I-KkHk)Pk|k-1 ；

定时器控制程序存储器中SoCk估算程序启动和中断的运行，微处理器的运行结果的当前SoCk估算值，通过显示器实时显示。