現(xiàn)有的電池SOH估計方法主要有以下幾種：

①直接放電法：是利用負載對電池SOH的影響進行評價的方法，該方法操作復雜，需要離線測試電池的SOH，無法實現(xiàn)實時在線監(jiān)測；

②測量內(nèi)部阻抗法：電池的SOH可以用歐姆內(nèi)阻的關(guān)系式來表征，通過測量分析得到電池的歐姆內(nèi)阻，從而計算得到電池的SOH；

③電化學阻抗分析法（Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS）：該方法的主要思想是對待測電池施加多個正弦信號，利用模糊理論對得到的數(shù)據(jù)信息進行分析，預測電池的老化程度，此方法需要大量的實驗數(shù)據(jù)，實用性較低；

④化學分析法：該方法通過測量電解液密度的變化來對SOH進行估計，但該方法必須破壞電池結(jié)構(gòu)，使得電池不能再繼續(xù)使用；

⑤現(xiàn)代估計方法：主要有卡爾曼濾波算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊邏輯算法等，這些方法能對電池的狀態(tài)進行定性定量的分析，實際應(yīng)用效果較好。

匯眾閥控密封鉛酸蓄電池的電壓有2V,4V,6V,12V,24V,48V,60V,72V,110，220V,1.2V,3V,3.2V,3.6V,3.7V,11.1V,12.8V等
針對目前電池狀態(tài)估計精度較低、時效性差等問題，本文采用鋰離子電池二階Thevenin等效電路模型，并運用自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波（Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF）算法對電池狀態(tài)進行實時估計。

自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波算法結(jié)合無跡卡爾曼濾波算法和擴展卡爾曼算法，建立循環(huán)迭代關(guān)系，已知電池參數(shù)估計電池狀態(tài)，再將電池狀態(tài)作為已知量估計模型參數(shù)，以此類推進行遞推運算，實時估計電池SOC及歐姆內(nèi)阻。

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利用歐姆內(nèi)阻與電池SOH的函數(shù)對應(yīng)關(guān)系，可實時估計電池SOH。并通過對電池組中各單體電池及電池組整體健康狀態(tài)的估算，對電池組的剩余利用價值進行量化，制定明確的電動汽車動力鋰離子電池組的梯次利用方案。

圖1 電池二階Thevenin等效電路模型

酸性電池：酸性電池的電解液一般是由稀硫酸(H2SO4)或者膠體硫酸構(gòu)成，極板由鉛Pb和過氧化鋁PbO2構(gòu)成，通過化學反應(yīng)貯存電荷，起到電池儲能的作用。
　　堿性電池：堿性電池的電解液一般是由氫氧化鉀KOH或者氫氧化鈉NaOH(燒堿)組成。極板由于電池的結(jié)構(gòu)不同而各異。如鎘鎳電池正極板是氫氧化鎳Ni(OH)3，負極板是鎘Cd;鐵鎳電池的正極板是氫氧化鎳Ni(OH)3，負極板是鐵Fe;銀鋅電池的正極板是過氧化銀Ag2O3，負極板是鋅Zn。

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