[SOC Estimation by EKF] 7주차 (2/5~2/9)

1. 지난 주 계획

• 측정 방전 전류에 Noise 추가 후 EKF Parameter Tuning을 통해 SOC 추정 정확도 개선
• SOC Estimator 실제 적용시 고려 사항 확인
  • dt, ECM Parameter 가변 등

 

2. 연구 내용

-  Matlab Programming

1) OCV-SOC Look Up Table 관련

• SOC 100~0%의 OCV 실험 데이터를 1% 간격으로 저장한 후 함수로 선언

• 위 함수는 SOC를 입력으로 받고, OCV-SOC Lookup Table을 통해 그에 해당하는 OCV값을 반환해줌

k = find(SOC_LUT == SOC);
OCV = OCV_LUT(k);

 

2) dt 관련

Cn = 4.1;               % Nominal Capacity

• 실제 실험 간격은 1시간이나(0.1C 방전 실험), dt를 100으로 입력해야 0.1C 방전 결과가 나오던 문제
• 이는 위처럼 용량을 단순히 Amphere 값으로만 지정하여 발생했던 문제
  • C-Rate는 1시간 간격의 단위이므로 그에 상응하는 시간 상수를 곱해줘야 함

 

Cn_Nominal = 4.1;
Cn = (Cn_Nominal * 3600) / 100;     % Convert Capacity Value to time domain

• 위처럼 기존의 용량값에 시간상수 3600s(1시간)을 곱하고 100(백분율)을 나눠 문제 해결

 

3) Jacobian Matrix 계산 관련

% Get Linearized Measurement Matrix H
H = [1 -1]

• Measurement Equation의 Jacobian Matrix 계산 결과의 첫번째 항을 위와 같이 잘못 선언함

 

% Get Linearized Measurement Matrix H
H = Hk(x_predic(1), x_esti_before(1));

 

 

• 이를 위와 같이 OCV-SOC Lookup Table의 기울기로 변경
  • 계산 과정은 아래와 같음

 

4) DCIR 실험 데이터 관련

• 실험 결과를 구간별로 나눠 정밀 분석 후 ECM Parameter 재선정

 

위 과정을 통해 전체적인 SOC Estimator Simulation 구조 완성

 

3. 향후 계획

• ECM, EKF Parameter Tuning을 통해 오차율 전류 적산법보다 낮추기
• EKF 누적 오차 문제 해결
• Matlab Simulation 구조 개선