本文關(guān)鍵詞：基于動力鋰離子電池組荷電狀態(tài)估計的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著汽車工業(yè)的迅猛發(fā)展,傳統(tǒng)汽車的廣泛使用在給人們帶來方便的同時,同時也導致了一系列的資源和環(huán)境問題。電動汽車成為各國應對資源短缺和環(huán)境污染問題的重要手段。相比鉛酸電池和鎳氫電池,鋰離子電池在記憶效應和能量密度上具有巨大優(yōu)勢。鋰離子電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)作為電池管理系統(tǒng)的重要參數(shù),對鋰離子電池健康狀態(tài)(State of Health,SOH)估算,續(xù)航里程估計和單體電池電量均衡具有重要意義。以SAMSUNG品牌ICR18650-22F型號電池為研究對象,其容量為2200毫安時。首先對其進行電池特性測試,分別獲得鋰離子電池的極化電壓特性、電池內(nèi)阻與SOC關(guān)系、開路電壓曲線、電池容量與放電倍率關(guān)系和容量溫度特性,探究電池組SOC的影響因素。然后在MATLAB 6.5環(huán)境中基于ADVISOR2002仿真軟件進行電動汽車整車建模,整車模型基于美國通用汽車公司推出的一款經(jīng)典電動汽車車型EV1,電池組模塊參數(shù)來自電池特性測試獲得的鋰離子電池參數(shù)。模擬電動汽車在工作在ADVISOR2002中集成的實際測試工況,采集電池組數(shù)據(jù),包括電池組電壓、電流和溫度。再然后,對傳統(tǒng)的極限學習機(Extreme Learning Machine,ELM)進行結(jié)構(gòu)改進,在輸入層與輸出層之間搭建直接通道,以達到改進模型精度的目的。經(jīng)測試,改進后的模型誤差在最大值和方差均小于傳統(tǒng)的ELM模型。最后,在SOC估算方法上,分別研究了EKF、UKF、AEKF和AUKF算法,基于改進的ELM模型對比四種算法的SOC估算準確度。加入了自適應模塊的AEKF與AUKF算法不需要設(shè)定初始測量方差和狀態(tài)方差矩陣,針對鋰離子電池SOC的變噪聲特性具有更強的適應性。在ADVISOR2002仿真數(shù)據(jù)下進行SOC估算精度對比試驗,實驗結(jié)果顯示,AEKF與AUKF算法在收斂速度和估算準確度均明顯優(yōu)于EKF和UKF算法,AUKF在估算精度上表現(xiàn)稍好于AEKF算法。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 極限學習機 自適應無跡卡爾曼濾波 ADVISOR2002
【學位授予單位】：華北理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM912;U469.72
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 引言8-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景及意義9-10
• 1.2 電池管理系統(tǒng)10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 第2章 鋰離子電池特性16-26
• 2.1 鋰離子電池基本原理16-17
• 2.2 鋰離子電池正極材料17-18
• 2.3 18650鋰離子電池參數(shù)18
• 2.4 電池容量影響因素分析18-20
• 2.5 鋰離子電池充放電特性20-26
• 第3章 ADVISOR2002建模與仿真26-34
• 3.1 ADVISOR2002仿真軟件26-28
• 3.2 ADVISOR2002整車建模28-34
• 第4章 鋰離子電池模型研究34-49
• 4.1 鋰離子電池模型分類34-35
• 4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡35-40
• 4.2.1 神經(jīng)元模型35-36
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡36-38
• 4.2.3 支持向量機38-40
• 4.3 極限學習機40-45
• 4.3.1 單隱含層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡40-42
• 4.3.2 傳統(tǒng)極限學習機42-44
• 4.3.3 雙通道極限學習機44-45
• 4.4 網(wǎng)絡性能對比實驗45-49
• 第5章 荷電狀態(tài)估算方法研究49-56
• 5.1 EKF基本原理49-51
• 5.2 UKF基本原理51-52
• 5.3 AEKF與AUKF算法52-53
• 5.4 SOC估算對比試驗53-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻58-61
• 致謝61-62
• 導師簡介62
• 企業(yè)導師簡介62-63
• 作者簡介63-64
• 學位論文數(shù)據(jù)集64

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