【摘要】：SOC(State of Charge)作為電池管理系統(tǒng)BMS(Battery Management System)中的一個(gè)核心參數(shù),對(duì)其估計(jì)的準(zhǔn)確度將會(huì)直接影響B(tài)MS的工作性能,影響汽車駕駛?cè)藛T對(duì)電池狀態(tài)的把握和駕駛體驗(yàn)。然而,目前對(duì)于SOC估計(jì)的算法尚不成熟,在實(shí)用性和適用性上還有很大改進(jìn)的地方。為了解決SOC估計(jì)精確度的問題,本文以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)SOC為基礎(chǔ),針對(duì)電池在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)工況下的特點(diǎn),分別對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化改進(jìn),以達(dá)到提高SOC估計(jì)精度的目的。主要工作內(nèi)容如下:本論文首先簡(jiǎn)單介紹了目前電動(dòng)汽車的發(fā)展?fàn)顩r,闡述了國(guó)內(nèi)外關(guān)于BMS系統(tǒng)和SOC的研究現(xiàn)狀,分析了SOC常見估量辦法并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較。設(shè)計(jì)了相關(guān)電池實(shí)驗(yàn),通過結(jié)合實(shí)驗(yàn)對(duì)電池的溫度特性、循環(huán)特性、倍率特性進(jìn)行了深入研究,分析了電池倍率、溫度以及開路電壓等對(duì)電池SOC的影響。然后本論文針對(duì)SOC的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)模型,在綜合分析各個(gè)變量對(duì)SOC的影響后,選取了電壓、電流和溫度三個(gè)變量作為網(wǎng)絡(luò)輸入,設(shè)計(jì)了三層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,并對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行歸一化和隨機(jī)交叉排序處理,利用梯度下降學(xué)習(xí)法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,并采用25℃下1C放電數(shù)據(jù)進(jìn)行靜態(tài)離線環(huán)境下實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。隨后針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)SOC估計(jì)精度不高的問題,提出了利用免疫遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。該方法利用免疫遺傳算法的快速收斂和全局最優(yōu)的特點(diǎn)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,通過免疫遺傳算法中的記憶單元能夠在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)候形成動(dòng)態(tài)反饋的效果,加速網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率。最后針對(duì)汽車實(shí)際動(dòng)態(tài)工況,電池的參數(shù)動(dòng)態(tài)變化,提出了一種新穎的基于實(shí)際工況下的混沌螢火蟲優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CFA-WNN的估計(jì)算法,該方法通過模擬螢火蟲覓食行為尋找最優(yōu)解值,通過混沌序列的映射進(jìn)一步的優(yōu)化了其尋優(yōu)過程,另外在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中也引入了動(dòng)量項(xiàng)梯度下降法用于提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率。接著設(shè)計(jì)了用于實(shí)際工況下的SOC網(wǎng)絡(luò)估計(jì)模型,利用電池工況數(shù)據(jù),在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行了效果驗(yàn)證。
【圖文】：

圖 2-2 鋰離子電池充放電原理示意圖文以采用的 LiFePO4為例，，電池在充放電過程的化學(xué)反應(yīng)式表示如 充電過程電極反應(yīng)：4 4 4LiFePO xLi xe xLiFePO (1 x )FePO+→-- - + - 電極反應(yīng)：66xC xLi xe Li C+ + + → 放電過程電極反應(yīng)：4 4 4LiFePO xLi xe xLiFePO (1 x )FePO+ + + → +
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2612390