本文關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)及壽命預(yù)測(cè)方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電動(dòng)汽車的技術(shù)快速發(fā)展,電池制造技術(shù)和電池組的管理技術(shù)越來越多地受到人們的重視。為了增加電動(dòng)汽車的續(xù)駛里程,延長(zhǎng)電池包的使用壽命,動(dòng)力電池組的健康狀態(tài)(State of Health,SOH)估計(jì)和剩余可用壽命(Remaining Useful Life,RUL)的預(yù)測(cè)問題成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。電池荷電狀態(tài)(State Of Charge,SOC)是電池剩余電量,其研究也受到了學(xué)者們的關(guān)注。為了高精度地估計(jì)電池的SOH和準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)電池的RUL,本文針對(duì)鋰離子電池主要做了以下工作:研究了電池循環(huán)次數(shù)和放電電流對(duì)電池老化的影響,基于電化學(xué)理論分析了電池老化的原因。本文設(shè)計(jì)了電池循環(huán)老化實(shí)驗(yàn),主要研究了在恒定溫度下,電池放電電流和循環(huán)次數(shù)對(duì)電池老化的影響;通過對(duì)比不同循環(huán)次數(shù)、不同放電電流下的放電電壓曲線的變化,分析了不同循環(huán)次數(shù)下電池的放電特性,并從陰極和陽極的電化學(xué)反應(yīng)機(jī)理入手,分析了SEI膜的增長(zhǎng),陰、陽極電極結(jié)構(gòu)的變化和陰、陽極活性物質(zhì)的降解對(duì)電池的老化的影響。建立了用于SOH估計(jì)和RUL預(yù)測(cè)的模型。本文建立了用于電池SOC估計(jì)的Thevenin等效電路模型,利用快速靜置標(biāo)定法對(duì)開路電壓和SOC關(guān)系進(jìn)行了擬合,并基于指數(shù)擬合法辨識(shí)了模型中的電阻和電容參數(shù);通過對(duì)電池在短時(shí)間使用過程中電池容量變化的特性分析,建立了用于SOH估計(jì)的電池容量模型,該模型與Thevenin等效電路模型的輸出方程相同;電池老化模型反應(yīng)了電池老化過程中可用容量的衰減過程,本文采用了指數(shù)擬合方法,利用容量衰減數(shù)據(jù),建立了用于電池RUL預(yù)測(cè)的電池老化模型。提出了基于多尺度理論的鋰離子電池SOC和SOH聯(lián)合估計(jì)方法。由于電池SOC和SOH變化的時(shí)間尺度不同,兩者在相同時(shí)間尺度上估計(jì)會(huì)增加計(jì)算量,因此在保證估計(jì)精度的前提下,為了降低計(jì)算量,本文通過對(duì)等效電路模型和容量模型狀態(tài)空間方程的時(shí)間尺度變換,得到可用于SOC和SOH聯(lián)合估計(jì)的系統(tǒng)模型,并采用多尺度擴(kuò)展Kalman(Multi-scale Extend Kalman Filter,MEKF)濾波算法,對(duì)電池的SOC和SOH進(jìn)行了聯(lián)合估計(jì)。在新歐洲工況(New European Driving Cycle,NEDC)和日本工況(JC08)下的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多尺度擴(kuò)展Kalman濾波器可以在保證估算精度的前提下,減少了宏觀EKF的計(jì)算次數(shù),進(jìn)而降低了SOH估計(jì)算法的計(jì)算量。提出了基于改進(jìn)的粒子濾波算法的電池RUL預(yù)測(cè)的方法。因?yàn)殡姵匚磥磉\(yùn)行狀態(tài)存在未知性,所以電池RUL,即剩余循環(huán)次數(shù)也存在不確定性。為了降低這一不確定性帶來的電池RUL預(yù)測(cè)偏差,本文基于蒙特卡洛理論,即用概率來表示電池的剩余循環(huán)次數(shù),把電池RUL預(yù)測(cè)模型中的參數(shù)作為估計(jì)變量,采用改進(jìn)的粒子濾波算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)辨識(shí)更新,進(jìn)而得到電池剩余循環(huán)次數(shù)的概率分布。仿真結(jié)果表明,本文所提出的改進(jìn)的粒子濾波算法,對(duì)電池RUL預(yù)測(cè)的概率可以很好地體現(xiàn)電池的剩余循環(huán)次數(shù)。本文主要研究了電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的SOH估計(jì)和RUL預(yù)測(cè)問題。首先為了驗(yàn)證電池的老化特性,設(shè)計(jì)了電池的循環(huán)老化實(shí)驗(yàn),研究了循環(huán)次數(shù)和放電電流對(duì)電池老化的影響;然后建立了可用于SOC估計(jì)的等效電路模型,用于SOH估計(jì)的容量模型和用于RUL預(yù)測(cè)的電池老化模型;之后采用MEKF濾波算法,對(duì)電池的SOC和SOH進(jìn)行了聯(lián)合估計(jì),在保證估計(jì)精度的前提下,降低了計(jì)算量;最后提出了基于改進(jìn)的粒子濾波算法預(yù)測(cè)電池的RUL的方法,準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了電池的剩余循環(huán)次數(shù)。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 SOH估計(jì) RUL預(yù)測(cè) 多尺度擴(kuò)展Kalman濾波 粒子濾波
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM912;U469.72
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-19
• 1.2.1 SOH估計(jì)研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.2 RUL預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容19-21
• 第2章 電池老化特性分析21-34
• 2.1 鋰離子電池壽命加速試驗(yàn)21
• 2.2 鋰離子電池測(cè)試系統(tǒng)21-23
• 2.3 鋰離子電池測(cè)試流程23-26
• 2.4 鋰離子電池老化實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析26-29
• 2.4.1 單體電池單個(gè)循環(huán)數(shù)據(jù)分析26-27
• 2.4.2 電池老化過程分析27-29
• 2.5 鋰離子電池老化實(shí)驗(yàn)機(jī)理分析29-33
• 2.5.1 石墨陽極老化機(jī)理分析29-32
• 2.5.2 金屬鋰氧化物陰極老化機(jī)理分析32-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第3章 電池模型建立34-44
• 3.1 等效電路模型34-40
• 3.1.1 OCV和SOC關(guān)系擬合36-37
• 3.1.2 Thevenin模型中未知參數(shù)辨識(shí)37-39
• 3.1.3 等效電路模型驗(yàn)證39-40
• 3.2 容量模型40-41
• 3.3 電池老化模型41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 電池SOC和SOH聯(lián)合估計(jì)44-55
• 4.1 基于雙擴(kuò)展Kalman濾波器的SOC和SOH聯(lián)合估計(jì)44-46
• 4.1.1 DEKF模型變換44-45
• 4.1.2 DEKF算法45-46
• 4.2 多尺度擴(kuò)展Kalman濾波器的SOC和SOH聯(lián)合估計(jì)46-50
• 4.2.1 MEKF模型變換47
• 4.2.2 MEKF算法47-50
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果對(duì)比50-54
• 4.3.1 NEDC工況下算法驗(yàn)證50-52
• 4.3.2 JC08工況下算法驗(yàn)證52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 電池RUL預(yù)測(cè)55-63
• 5.1 粒子濾波算法55-59
• 5.1.1 粒子濾波算法簡(jiǎn)介55-58
• 5.1.2 改進(jìn)的粒子濾波算法58-59
• 5.2 基于改進(jìn)粒子濾波的RUL預(yù)測(cè)59-61
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析61-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第6章 總結(jié)63-65
• 6.1 全文總結(jié)63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果70-72
• 致謝72

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