• unscented Kalman filter
• state of charge
• state of health
• battery management system
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Negli ultimi anni stiamo assistendo ad un aumento di utilizzo della tecnologia delle batterie agli ioni di litio poiché sono particolarmente adatte come fonte di alimentazione di auto ibride ed elettriche. Questo tipo di batterie necessità di un sistema di controllo, il battery management system (BMS), per garantire le migliori prestazioni e un utilizzo in piena sicurezza. Una delle funzioni principali del BMS è la stima dello stato di carica (SOC), indicativo dell’energia residua, e lo stato di salute, indicativo del livello di invecchiamento. In questa tesi, dopo la realizzazione di un modello capace di simulare il reale comportamento di una batteria LFP da 1.1 Ah e lo studio delle tecniche più importanti della letteratura, è stato implementato un algortimo, joint unscented Kalman filter, per la stima del SOC, del SOH e dei parametri principali della cella. L’algoritmo, testato con i dati realistici prodotti dal modello, è stato valutato in termini di accuratezza, robustezza e velocità di esecuzione, mettendone in evidenza pregi e difetti.