本文關(guān)鍵詞：純電動物流車電池荷電狀態(tài)估計方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本論文對純電動城市物流配送車關(guān)鍵技術(shù)中的鋰電池荷電狀態(tài)問題進行研究。由于電動物流汽車采用的磷酸鐵鋰電池的化學反應(yīng)非常復(fù)雜且具有高度的非線性性和衍生變化,使得鋰電池的荷電狀態(tài)估計存在一定的不可控性和誤差,因此鋰電池荷電狀態(tài)估計有其自身的難度和復(fù)雜性。值得注意的是純電動物流汽車的安全性、鋰電池循環(huán)使用的經(jīng)濟性以及續(xù)航里程信息等方面又對鋰電池荷電狀態(tài)估計的準確性提出了迫切要求。所以鋰電池的荷電狀態(tài)估計成為純電動汽車研究的關(guān)鍵之所在,提高磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估計的精度值得進一步深入研究。首先,針對純電動物流汽車鋰電池的荷電狀態(tài),以提高估計算法的精度為目的進行研究,構(gòu)建了鋰電池模型和整車模型進行荷電狀態(tài)估計算法的設(shè)計。然后考慮了伴隨鋰電池反應(yīng)的電化學極化和濃差極化現(xiàn)象,根據(jù)兩種極化不同的阻抗特性,通過磷酸鐵鋰電池的容量、內(nèi)阻、開路電壓和溫度等特性提出了一種分頻段的鋰電池等效電路模型表征方法,并且根據(jù)實際的計算能力和精度指標要求,綜合確定等效電路模型的復(fù)雜度以及支撐模型階次的選取。其次,根據(jù)鋰電池電化學反應(yīng)的分數(shù)階特性,將等效電路模型推廣到分數(shù)階,并且完成分數(shù)階微分等效電路模型的離散濾波器近似與求解,然后依據(jù)遞推最小二乘法的辨識思想實現(xiàn)對分數(shù)階微分等效電路模型參數(shù)的辨識估計。再者,對卡爾曼濾波算法用于荷電狀態(tài)估計的理論進行了研究。在鋰電池分數(shù)階等效電路模型的基礎(chǔ)上,將擴展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波對于非線性系統(tǒng)處理的不同特點對比分析,根據(jù)UT變換的思想提出了一種基于分數(shù)階微分模型的動態(tài)切換采樣無跡卡爾曼濾波算法,從而避免了擴展卡爾曼濾波由于泰勒級數(shù)展開忽略高階項而引入的誤差,并且降低了算法的復(fù)雜度。本算法在一般荷電狀態(tài)估計算法的基礎(chǔ)上融合分數(shù)階微積分的記憶特性來達到提高估計算法精度的目的,并且對改進前后的兩種荷電狀態(tài)估計算法進行了對比實驗仿真分析,以實驗結(jié)果來表征估計算法的優(yōu)越性和精確度。最后在ADVISOR車輛仿真平臺下搭建了純電動物流汽車的整車模型,該模型以成都王牌汽車有限公司生產(chǎn)的純電動廂式運輸車(CDW5070XXYH1PEV)為原型,并且在典型的道路工況下對車輛運行過程進行仿真分析,實驗證明了本文提出的磷酸鐵鋰電池荷電狀態(tài)估計算法的精確性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：純電動物流汽車 荷電狀態(tài) 分數(shù)階模型 無跡卡爾曼濾波
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 選題背景及意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.2.1 純電動汽車的車型概況15
• 1.2.2 動力電池研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 等效電路模型研究現(xiàn)狀16
• 1.2.4 基于等效電路模型的SOC估計方法研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.5 基于分數(shù)階微積分SOC估計方法的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 本文研究目標與研究內(nèi)容18-19
• 1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排19-22
• 第二章 磷酸鐵鋰電池數(shù)學模型以及參數(shù)辨識的研究22-50
• 2.1 磷酸鐵鋰電池基本特性和分數(shù)階理論22-31
• 2.1.1 磷酸鐵鋰電池工作原理和阻抗特性22-24
• 2.1.2 磷酸鐵鋰電池等效電路模型24-28
• 2.1.3 分數(shù)階微積分基本理論28-31
• 2.2 基于分頻改進的分數(shù)階磷酸鐵鋰電池等效電路模型31-35
• 2.2.1 分數(shù)階阻抗模型31
• 2.2.2 分數(shù)階鋰電池等效電路建模31-33
• 2.2.3 基于分頻的鋰電池分數(shù)階電路模型求解33-35
• 2.3 磷酸鐵鋰電池分數(shù)階等效電路模型的參數(shù)辨識和驗證35-49
• 2.3.1 最小二乘法參數(shù)估計35-37
• 2.3.2 SOC-OCV曲線的標定37-40
• 2.3.3 磷酸鐵鋰電池的參數(shù)辨識40-47
• 2.3.4 分頻分數(shù)階等效電路模型對比驗證47-49
• 2.4 本章小結(jié)49-50
• 第三章 基于UKF的磷酸鐵鋰電池SOC估計方法的研究50-70
• 3.1 基于卡爾曼濾波的SOC估計理論50-57
• 3.1.1 卡爾曼濾波器理論50-56
• 3.1.2 磷酸鐵鋰電池SOC估算法影響因子56-57
• 3.2 基于擴展卡爾曼濾波的SOC估計算法研究57-61
• 3.2.1 基于EKF的鋰電池SOC估計方法57-59
• 3.2.2 EKF實驗仿真59-61
• 3.3 基于動態(tài)切換采樣策略的無跡卡爾曼濾波SOC估計算法61-69
• 3.3.1 UT變換動態(tài)切換采樣策略62-63
• 3.3.2 基于動態(tài)切換采樣UKF的鋰電池SOC估計算法63-66
• 3.3.3 SOC估計實驗仿真66-69
• 3.4 本章小結(jié)69-70
• 第四章 基于ADVISOR的SOC估計算法仿真實驗70-82
• 4.1 ADVISOR仿真軟件平臺70-71
• 4.2 基于ADVISOR的純電動物流汽車的整車模型搭建71-77
• 4.2.1 純電動物流汽車主要模塊的建立71-74
• 4.2.2 電池組模型的再開發(fā)與SOC估計算法集成74-77
• 4.3 純電動物流整車在實際工況下的SOC估計仿真驗證77-81
• 4.4 本章小節(jié)81-82
• 第五章 總結(jié)與展望82-85
• 5.1 總結(jié)82-83
• 5.2 展望83-85
• 致謝85-86
• 參考文獻86-89

【參考文獻】

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本文編號：485772