Entwicklung eines verteilten Dual Kalman Filters zur Zustands

Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme
Prof. Dr.-Ing. Sören Hohmann
Wilhelm-Jordan-Weg, Geb. 11.20
76131 Karlsruhe | www.irs.kit.edu
Ansprechpartner:
Beginn: nach Absprache
M.Sc. Martin Kupper
experimentell
Dauer: 6 Monate
anwendungsorientiert
IRS, Raum 202
Ihre Interessen:
Tel.: 0721/608-42471
Zustandsschätzung, Parameterschätzung,
[email protected]
verteilte Systeme, Batterien, Kalman-Filter
theorieorientiert
Masterarbeit
Entwicklung eines verteilten Dual Kalman
Filters zur Zustands- und
Parameterschätzung von Li-Ionen Batterien
Motivation:
In vielen Batteriesystemen werden zahlreiche Einzelzellen sowohl seriell als auch parallel miteinander
verschaltet. Aufgrund der damit verbundenen hohen Systemordnung wird eine globale Überwachung der
Zustände aller Zellen durch ein Batteriemanagementsystem (BMS) erschwert. Aus diesem Grund soll in
dieser Arbeit das Prinzip von verteilten Modulen verfolgt werden. Bei diesem Ansatz besitzt jedes
Batteriemodul einen Schätzer, welcher ausschließlich für die Bestimmung der eigenen Zustände
verantwortlich ist. Werden Informationen von anderen Modulen benötigt, werden diese über
Kommunikationskanäle ausgetauscht. Dadurch fällt die lokale Systemordnung geringer aus und das
Gesamtmodell wird in Subsysteme unterteilt.
Solch ein verteilter Kalman Filter für die (Lade-)Zustandsschätzung wurde am IRS bereits entwickelt.
Dieser Filter benötigt für die akkurate
Schätzung allerdings auch eine genaue
Kenntnis der Parameter des Modells,
insbesondere die Innenwiderstände der
Zellen. Aus diesem Grund soll der Filter in
dieser Arbeit zu einem verteilten Dual
Kalman Filter erweitert werden, um
zusätzlich zu den Zuständen auch die
wichtigsten Parameter zu erfassen.
Aufgabenstellung:
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines verteilten Dual Kalman Filters für die kombinierte Zustands- und
Parameterschätzung eines Li-Ionen Batteriepacks. Als Grundlage dient die Vorgängerarbeit zu einem
verteilten Kalman Filter, welcher bereits auf Batterien angewendet wurde. Der Dual Kalman Filter für
einzelne Batteriezellen wurde in der Literatur bereits behandelt. Ziel ist es, beide Methoden zu verknüpfen
und anschließend in MATLAB umzusetzen und zu testen. Ein weiteres Ziel ist es, das Verfahren am
Batteriemessstand des IRS zu verifizieren. Dazu kann ein Versuchsaufbau mit wenigen Zellen zum Test
des Verfahrens verwendet werden. Alternative Schwerpunkte können nach Absprache mit dem Betreuer
festgelegt werden.