本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供電企業(yè)人力資源戰(zhàn)略決策模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《廣東工業(yè)大學(xué)》 2014年

電動汽車動力電池實時在線監(jiān)測系統(tǒng)及SOC估計

徐錦超  

【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,車用能源的需求越來越大,在能源短缺和環(huán)境污染的雙重壓力下,電動汽車作為一種新能源車輛,以其污染低、適用范圍廣及維修成本低等優(yōu)點,必將成為未來汽車工業(yè)和能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點。動力電池是電動汽車的能量來源,是影響電動汽車行駛性能和生產(chǎn)成本的主要因素。電池管理系統(tǒng)是動力電池與整車之間的紐帶,為動力電池組的合理管理和優(yōu)化控制提供依據(jù)。電池荷電狀態(tài)SOC (State Of Charge)作為表征電池剩余電量的重要參數(shù),是電池管理系統(tǒng)的研究關(guān)鍵。 本文研究了一種電動汽車動力電池實時在線監(jiān)測系統(tǒng),該系統(tǒng)將傳統(tǒng)的電池管理系統(tǒng)分為兩部分,一部分是安裝在電動汽車中采集電池信息的動力電池在線監(jiān)測終端,另一部分是部署在監(jiān)控中心上位機(jī)的電動汽車動力電池實時在線監(jiān)測系統(tǒng)軟件。本文完成電動汽車動力電池實時在線監(jiān)測系統(tǒng)軟件的設(shè)計,主要工作如下： (1)通過對國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的分析,深入了解磷酸鐵鋰電池的工作原理及特性,掌握磷酸鐵鋰電池SOC與幾個表征參數(shù)之間的機(jī)理,并對比分析了幾種常用的SOC估算方法。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行研究,結(jié)合電動汽車動力電池的特點,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電動汽車動力電池SOC進(jìn)行估算。確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),并在MATLAB平臺上對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真,估算精度較高。 (2)對電動汽車動力電池實時在線監(jiān)測系統(tǒng)軟件進(jìn)行分析、設(shè)計和實現(xiàn),以Microsoft Visual Studio2010作為開發(fā)環(huán)境,SQL Server2008為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),使用C#開發(fā)語言按照MVC (Model-View-Controller)模式編寫上位機(jī)軟件。采用分層結(jié)構(gòu)方法闡述了軟件的設(shè)計與實現(xiàn)。 (3)搭建軟硬件實驗平臺對系統(tǒng)進(jìn)行測試。本文所設(shè)計的電動汽車動力電池實時在線監(jiān)測系統(tǒng)軟件實現(xiàn)了同動力電池在線監(jiān)測終端的通信,電池工作狀態(tài)的在線監(jiān)測,故障診斷、SOC估算、報表生成和數(shù)據(jù)存儲等功能。實驗結(jié)果驗證了系統(tǒng)的可靠性與可行性,并證明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法估算的電池SOC具有較高的精度。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U469.72;TP274
【目錄】：

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：182655