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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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