本文選題：鋰離子動(dòng)力電池 + 荷電狀態(tài)　； 參考：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：能源衰竭與環(huán)境污染問(wèn)題日益嚴(yán)重,電動(dòng)汽車(chē)是解決該問(wèn)題的關(guān)鍵途徑。動(dòng)力電池作為電動(dòng)汽車(chē)的儲(chǔ)能部件,占電動(dòng)汽車(chē)成本的1/3～1/2,其技術(shù)的發(fā)展仍無(wú)法完全滿足電動(dòng)汽車(chē)的需求,使其成為了制約電動(dòng)汽車(chē)規(guī)模發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。因此,我國(guó)將動(dòng)力電池專(zhuān)項(xiàng)技術(shù)攻關(guān)列入了國(guó)家"十三五"規(guī)劃中。動(dòng)力電池作為電動(dòng)汽車(chē)的能量源泉,其荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)與健康狀態(tài)(State of Health,SOH)的準(zhǔn)確估計(jì)是保障動(dòng)力電池安全高效運(yùn)行的前提,而溫度、老化、工況等因素造成狀態(tài)的精確估計(jì)難。本文以鋰離子動(dòng)力電池為研究對(duì)象,對(duì)SOC與SOH的精確估計(jì)進(jìn)行了研究。首先概述了動(dòng)力電池的性能及優(yōu)缺點(diǎn),以實(shí)驗(yàn)室電池測(cè)試平臺(tái)為依托,設(shè)計(jì)了動(dòng)力電池的測(cè)試方案,并根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)動(dòng)力電池的溫度特性、不同放電倍率特性、遲滯特性以及老化特性進(jìn)行了分析。對(duì)現(xiàn)有的電池模型對(duì)比分析后,建立了二階RC等效電路模型。針對(duì)動(dòng)力電池固有的遲滯特性,對(duì)充電和放電方向的模型參數(shù)分別辨識(shí)。根據(jù)磷酸鐵鋰電池和三元電池的不同特性,選擇了不同的開(kāi)路電壓函數(shù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的精度,并分析了誤差的成因以及老化對(duì)電池模型的影響。針對(duì)現(xiàn)有SOC估計(jì)方法的不足,本文采用自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤無(wú)跡卡爾曼濾波算法估計(jì)SOC。該方法能有效的克服擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extend Kalman Filter,EKF)以及無(wú)跡卡爾曼濾波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)對(duì)模型精度要求高,對(duì)噪聲協(xié)方差初值敏感的缺點(diǎn),并且無(wú)需計(jì)算復(fù)雜的雅克比矩陣。最后通過(guò)磷酸鐵鋰電池和三元電池的不同工況實(shí)驗(yàn)對(duì)比三種算法對(duì)SOC估計(jì)的精度,結(jié)果表明該算法明顯提高了 SOC的估計(jì)精度,且對(duì)狀態(tài)突變跟蹤能力強(qiáng),魯棒性好。在分析了電池SOH定義及影響因素后,以電池的容量作為SOH的標(biāo)識(shí),對(duì)比多種電池容量衰退的模型后,選用冪函數(shù)模型來(lái)表示電池容量的衰退,并分別采用EKF以及UKF算法來(lái)估計(jì)電池的容量,研究結(jié)果表明UKF算法更能精確的估計(jì)電池容量。
[Abstract]:Energy exhaustion and environmental pollution are becoming more and more serious. Electric vehicle is the key way to solve this problem. As the energy storage component of electric vehicle, power battery accounts for 1 / 3 / 1 / 2 of the cost of electric vehicle. The development of its technology still can not fully meet the demand of electric vehicle, which makes it a key bottleneck restricting the development of electric vehicle scale. Therefore, China will power battery special technology into the national "Thirteenth five-year Plan". As a source of energy for electric vehicles, the accurate estimation of the state of charge and the state of health is the prerequisite to ensure the safe and efficient operation of the battery. However, it is difficult to estimate the state accurately due to the factors of temperature, aging and working conditions. In this paper, the accurate estimation of SOC and SOH is studied. Firstly, the performance, advantages and disadvantages of the power battery are summarized. Based on the test platform of the laboratory battery, the test scheme of the power battery is designed. According to the experimental data, the temperature characteristics of the power battery and the characteristics of different discharge rate are analyzed. Hysteresis and aging characteristics were analyzed. After comparing and analyzing the existing battery models, the second order RC equivalent circuit model is established. According to the inherent hysteresis characteristics of the battery, the model parameters of charge and discharge direction are identified respectively. According to the different characteristics of lithium iron phosphate battery and ternary battery, different open circuit voltage functions are selected. The accuracy of the model is verified by experiments, and the cause of the error and the effect of aging on the battery model are analyzed. To overcome the shortcomings of existing SOC estimation methods, this paper uses adaptive strong tracking unscented Kalman filtering algorithm to estimate SOCs. This method can effectively overcome the shortcomings of extended Kalman filter (EKF) and unscented Kalman filter (UKF), which require high accuracy of the model and sensitive to the initial value of noise covariance, and do not need to calculate the complex Jacobian matrix. Finally, the accuracy of the three algorithms for SOC estimation is compared between the lithium iron phosphate battery and the ternary battery under different operating conditions. The results show that the algorithm improves the estimation accuracy of SOC obviously, and has strong ability to track the state mutation and good robustness. After analyzing the definition of battery SOH and its influencing factors, taking the capacity of battery as the mark of SOH, comparing various models of battery capacity decline, the power function model is used to express the decline of battery capacity. EKF and UKF algorithms are used to estimate the battery capacity. The results show that the UKF algorithm can estimate the battery capacity more accurately.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TM912;U469.72

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本文編號(hào)：1932625