1）本文以電池的二階Thevenin等效電路模型為基礎，設計了自適應無跡卡爾曼濾波算法。實驗驗證了自適應無跡卡爾曼濾波算法在兩種不同的電流工況下估算電池端電壓及電池SOC的準確性，且該算法不受電流工況的限制，同時驗證了該算法可以實時辨識出電池的歐姆內阻。

2）本文應用自適應無跡卡爾曼濾波算法辨識時變電池系統(tǒng)的歐姆內阻，再利用內阻與電池SOH的函數關系實時估算電池的SOH，并通過實驗驗證了其估算精度。該算法的運算速度快，精度高，具有很好的實用性。

3）本文通過對鋰離子電池組中各單體電池的SOH及平均單體電池SOH的估算，定位不合格單體電池，量化電池組的完好度，明確制定電動汽車動力電池組老化單體電池替換維護方案，實現廢舊動力電池的資源利用*大化，并驗證了該方案的可行性。

4）采用自適應無跡卡爾曼濾波算法不但可以估計電池的SOC和歐姆內阻，在該電池模型的基礎上，針對不同的參數建立狀態(tài)空間模型，也可以實現對電池模型的極化特性進行實時的在線估計。



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在UPS供電系統(tǒng)中，蓄電池大多采用免維護蓄電池。蓄電池在UPS供電系統(tǒng)中的主要作用就是儲存電能，一旦市電中斷，由電池放電供給逆變器，由逆變器將電池釋放出的直流電轉變?yōu)檎医涣麟?，維持UPS的電源輸出，確保負載在一定的時間內正常用電。
　　在市電正常供電時，電池在整流-充電電路中儲存電能，同時對直流電路起到平滑濾波的作用，并在逆變器發(fā)生過載時，起到緩沖器的作用。
　　而在日常工作中，人們往往片面地認為蓄電池是免維護的而不加重視。然而由于對蓄電池的不合理使用，產生了蓄電池的電解液干涸、熱失控、早期容量損失、內部短路等問題，進而嚴重影響到供電系統(tǒng)的可靠性。有資料表明，蓄電池故障而引起UPS主機故障或工作不正常的比例大約為60%。由此可見，加強對UPS電池的正確使用與維護，對延長蓄電池的使用壽命，降低UPS供電系統(tǒng)故障率，有著越來越重要的意義。

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