鋰離子電池由于其輸出電壓高、能量密度高、循環(huán)壽命長、自放電率小和循環(huán)性環(huán)保性好等優(yōu)點,被廣泛應用于各個領域。隨著鋰離子電池的發(fā)展,對電池的可靠性和使用壽命也有了更高的標準。電池的荷電狀態(tài)SOC（State of Charge）和循環(huán)壽命作為電池管理系統(tǒng)BMS（Battery Management System）中的重要參數(shù),相互之間存在著一定的聯(lián)系,對SOC準確估計和循環(huán)壽命的準確預測將會對BMS的工作性能產生直接影響,客觀反映如汽車駕駛者對電池狀態(tài)的把握和駕駛感受等。本文針對這兩個關鍵技術問題進行研究,在已有的一些研究基礎上利用改進和算法結合的方法進行探索。本文首先以鋰離子電池在電動汽車行業(yè)中的應用為出發(fā)點,介紹了電動汽車行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及電池管理系統(tǒng),簡述了國內外電池SOC和循環(huán)壽命的研究現(xiàn)狀。本文選用磷酸鐵鋰電池作為主要研究對象,通過實驗室自主搭建的實驗平臺,針對電池設計了一系列的相關實驗,基于實驗數(shù)據(jù)深入分析了影響電池荷電狀態(tài)及循環(huán)壽命的關鍵因素。其次,針對電池SOC的估計,本文選取了改進的電池等效電路模型和擴展卡爾曼濾波EKF（Extended Kalman Filter）相結... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 鋰離子電池SOC研究現(xiàn)狀
        1.2.2 鋰離子電池循環(huán)壽命的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內容結構安排
第二章 鋰離子電池基本特性分析
    2.1 鋰離子電池種類和基本指標
        2.1.1 鋰離子電池種類
        2.1.2 鋰離子電池主要性能指標
    2.2 鋰離子電池結構和工作原理
    2.3 鋰離子電池模型
        2.3.1 等效電路模型
        2.3.2 電化學模型
    2.4 鋰離子電池性能衰退機理分析
    2.5 本章小結
第三章 鋰離子電池實驗對SOC和循環(huán)壽命的影響
    3.1 實驗環(huán)境介紹
        3.1.1 實驗設備介紹
        3.1.2 實驗對象
    3.2 鋰離子電池基本性能測試
    3.3 鋰離子電池實驗結果分析
        3.3.1 電池SOC影響因素分析
        3.3.2 電池循環(huán)壽命影響因素分析
    3.4 本章小結
第四章 基于改進的擴展卡爾曼濾波SOC估計
    4.1 等效電路模型參數(shù)辨識
        4.1.1 等效電路模型參數(shù)的獲取
        4.1.2 等效電路模型驗證
    4.2 EKF原理
    4.3 基于EKF的 SOC估計設計
    4.4 模擬工況驗證
    4.5 本章小結
第五章 鋰離子電池循環(huán)壽命預測研究
    5.1 廣義回歸神經網絡
        5.1.1 廣義回歸神經網絡原理及結構
        5.1.2 廣義回歸神經網絡學習流程
    5.2 粒子群算法原理
    5.3 改進粒子群優(yōu)化GRNN網絡
        5.3.1 改進粒子群算法原理
        5.3.2 改進PSO-GRNN預測模型建立
    5.4 MATLAB實驗仿真
        5.4.1 實驗樣本的選取
        5.4.2 基于公開數(shù)據(jù)的實驗仿真
        5.4.3 基于自建實驗平臺數(shù)據(jù)的實驗仿真
    5.5 本章小結
第六章 總結與展望
    6.1 全文總結
    6.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士期間取得的成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]鋰電池SOC拐點修正安時積分實時估算方法[J]. 劉東,黃碧雄,王一全,嚴曉,王影.  儲能科學與技術. 2019(05)
[2]基于模糊控制磷酸鐵鋰電池SOC的準確估計[J]. 余懿衡,錢祥忠,楊光輝,夏克剛,張佳瑤.  電子測量技術. 2018(20)
[3]鋰離子電池剩余容量與剩余壽命預測[J]. 謝建剛,李其仲,黃妙華,王樹坤.  電源技術. 2018(10)
[4]基于改進安時積分法估計鋰離子電池組SOC[J]. 楊文榮,朱賽飛,陳陽,朱佳斌,薛力升.  電源技術. 2018(02)
[5]新能源汽車發(fā)展意義及技術路線研究[J]. 陳清泉,高金燕,何璇,沈斌.  中國工程科學. 2018(01)
[6]中國工程院:2020年前為我國能源結構優(yōu)化期[J].   資源節(jié)約與環(huán)保. 2017(06)
[7]基于無跡卡爾曼濾波估算電池SOC[J]. 石剛,趙偉,劉珊珊.  計算機應用. 2016(12)
[8]基于改進安時積分法的電動汽車電池SOC估計與仿真研究[J]. 范興明,曾求勇,張鑫.  電氣應用. 2015(08)
[9]基于改進Kalman濾波和安時積分的SOC復合估算[J]. 李建成,戴瑜興,全惠敏,郜克存.  電源技術. 2014(12)
[10]基于改進卡爾曼濾波的電池SOC估算[J]. 徐穎,沈英.  北京航空航天大學學報. 2014(06)

碩士論文
[1]基于EKF的鋰離子電池SOC估算的建模與仿真[D]. 馮光.武漢理工大學 2013
[2]基于灰色理論與廣義回歸神經網絡的客運量預測模型研究[D]. 羅毅.西南交通大學 2007



本文編號：3018640