本文關(guān)鍵詞：電動車用蓄電池組SOC的估算

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【摘要】：自改革開放以來,汽車的加速生產(chǎn)推動了社會經(jīng)濟的飛速發(fā)展,與此同時汽車的損耗和排放也導(dǎo)致了生態(tài)環(huán)境的大面積污染、全球氣溫的普遍上升,因此,向綠色節(jié)能方向發(fā)展成為了汽車技術(shù)的主要方向。近年來,各國均已認識到了新能源汽車對社會發(fā)展的前瞻性意義,用其代替?zhèn)鹘y(tǒng)內(nèi)燃機汽車的研究一直是各界的研究熱點。目前,我國發(fā)展的每類新能源汽車都有龐大的市場為其提供經(jīng)濟基礎(chǔ),市場的需求規(guī)模十分可觀,作為新能源汽車的一個重要組成部分,電動車得到了國家的大力支持和發(fā)展,擁有巨大的優(yōu)勢和廣闊的發(fā)展前景。蓄電池是電動車的核心部分,一直都是電動車領(lǐng)域的研究重點,在對電動車提出了更高要求的今天,電動車需要突破的主要技術(shù)還是蓄電池的問題,所以提升蓄電池的性能和對其保護等方面至關(guān)重要。本文在介紹了鋰離子電池的工作原理之后,基于相關(guān)實驗分析了鋰離子電池的電壓特性、內(nèi)阻特性等,為了做好下一步的電池建模工作也分析了影響電池容量的因素。文章搭建了電池的等效模型并以Matlab和遞推最小二乘法為工具,對電路模型進行了參數(shù)辨識,而且通過設(shè)計模型恒流充放電的試驗得以實現(xiàn)。與此同時,將開路電壓和荷電狀態(tài)SOC的函數(shù)關(guān)系式作為電池的數(shù)學(xué)模型,分析了線性Kalman濾波器和擴展Kalman濾波器原理。最后,在所建立的電池模型上得出電路關(guān)系式,得到系統(tǒng)的狀態(tài)、觀測方程,以線性化推導(dǎo)的方式得到EKF迭代的各矩陣式,依照SOC估算方法的計算流程,在Matlab中建立了SOC估算的仿真模型。仿真結(jié)果表明,卡爾曼濾波能夠有效地估算電池SOC值,可以用于電動車用蓄電池SOC的估算。
【關(guān)鍵詞】：SOC估算 磷酸鐵鋰電池 電池模型 參數(shù)辨識 卡爾曼濾波算法
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM912;U469.72
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-14
• 1.1 課題研究背景及意義7-8
• 1.2 電動汽車發(fā)展概述8-10
• 1.3 蓄電池的發(fā)展概述10-13
• 1.4 課題研究內(nèi)容13-14
• 第二章 蓄電池SOC的估算算法14-21
• 2.1 蓄電池SOC的定義14-15
• 2.2 常用的SOC估算方法15-19
• 2.2.1 放電測試法15
• 2.2.2 安時積分法15-16
• 2.2.3 開路電壓法16-17
• 2.2.4 內(nèi)阻測量法17-18
• 2.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法18
• 2.2.6 卡爾曼濾波法18-19
• 2.3 本文所采用的方法19
• 2.4 本章小結(jié)19-21
• 第三章 磷酸鐵鋰電池特性分析21-26
• 3.1 LiFePO4電池結(jié)構(gòu)及工作原理21-22
• 3.1.1 磷酸鐵鋰電池結(jié)構(gòu)21
• 3.1.2 LiFePO4電池工作原理21-22
• 3.2 電池的主要性能參數(shù)22-24
• 3.2.1 電池容量22-23
• 3.2.2 電池電壓23
• 3.2.3 電池內(nèi)阻23
• 3.2.4 電池的放電倍率23
• 3.2.5 溫度23-24
• 3.3 影響電池SOC的因素24-25
• 3.3.1 充放電倍率24
• 3.3.2 自放電24
• 3.3.3 電池壽命24-25
• 3.4 本章小結(jié)25-26
• 第四章 電池模型的建立及其參數(shù)辨識26-41
• 4.1 電池模型概述26-27
• 4.2 等效電池模型的建立27-29
• 4.2.1 簡單模型27
• 4.2.2 四階動態(tài)模型27-28
• 4.2.3 一階RC模型28-29
• 4.3 電池模型參數(shù)的辨識29-40
• 4.3.1 最小二乘法29-31
• 4.3.2 遞推最小二乘法31-32
• 4.3.3 模型參數(shù)的辨識32-37
• 4.3.4 辨識結(jié)果37-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第五章 基于EKF的SOC的估算算法41-50
• 5.1 卡爾曼濾波器原理41-46
• 5.1.1 線性卡爾曼濾波器41-43
• 5.1.2 擴展卡爾曼濾波器43-46
• 5.2 基于EKF的SOC估算算法46-49
• 5.2.1 基于EKF的估算算法原理46-47
• 5.2.2 基于EKF的估算SOC的步驟47-48
• 5.2.3 估算SOC的仿真分析48-49
• 5.3 本章小結(jié)49-50
• 第六章 結(jié)論與展望50-52
• 6.1 總結(jié)50
• 6.2 研究展望50-52
• 致謝52-53
• 主要參考文獻53-56
• 附錄A56
• 附錄B56
• 附錄C56-57

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本文編號：1005652