本文關鍵詞：純電動汽車動力電池SOC估計的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：純電動汽車因為其清潔無污染的優(yōu)勢對環(huán)境保護以及緩解能源危機有很大的作用而成為了汽車行業(yè)發(fā)展的新趨勢。電池作為電動汽車的技術和成本核心,尤為重要。而如何提高電池荷電狀態(tài)SOC(State of Charge)的精度更是電池技術的發(fā)展重點。全文圍繞帶遺忘因子的遞推最小二乘法、卡爾曼濾波法、開路電壓法和安時積分法,對純電動汽車鋰離子電池的剩余電量估計進行研究,主要做了以下四個方面的工作:(1)分析了鋰離子電池特性,根據(jù)常用電池等效電路模型精度不高的缺點,對Thevenin模型改進,將電壓源變換成等效電容并進行建模,從而得到電路模型的狀態(tài)空間模型。(2)對建立的等效電路模型進行參數(shù)識別,利用帶遺忘因子的遞推最小二乘法辨識出電池模型的參數(shù)。根據(jù)得到的電池模型的參數(shù),對電池模型進行驗證。(3)分析了卡爾曼濾波法對電池SOC估計的特點。對卡爾曼濾波法做出改進,結合安時積分法和開路電壓法對電動車電池荷電狀態(tài)估算,改進了電池等效電路模型空間表達式,通過仿真將得到的估計值與真實值做對比,結果表明,改進后的卡爾曼濾波組合SOC估計方法的精度更高。(4)選取不同于UDDS城市循環(huán)工況的NYCC城市工況的數(shù)據(jù)對車輛進行整體仿真實驗,進一步證明了改進后的等效電路模型及組合卡爾曼濾波法的精確性,并在仿真中對比卡爾曼濾波與改進后的組合卡爾曼濾波兩種算法的估算結果,驗證了改進算法的有效性。
【關鍵詞】：卡爾曼濾波 鋰離子電池 遞推最小二乘法 荷電狀態(tài)
【學位授予單位】：上海電機學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM912;U469.72
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 選題的背景及意義10-11
• 1.2 電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀和前景11-14
• 1.2.1 國外行業(yè)現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國內行業(yè)現(xiàn)狀13-14
• 1.3 電池管理系統(tǒng)14-15
• 1.4 鋰離子電池SOC估算的研究現(xiàn)狀15-18
• 1.5 論文主要內容18-20
• 第二章 鋰離子電池基本特性以及等效電路模型的建立20-32
• 2.1 鋰離子電池基本工作原理20-24
• 2.1.1 純電動汽車在電池性能上的要求20-22
• 2.1.2 鋰離子電池基本特性22-24
• 2.2 鋰離子電池等效電路模型24-31
• 2.2.1 電池等效電路模型分類25-28
• 2.2.2 改進電池等效電路模型28-31
• 2.3 本章小結31-32
• 第三章 鋰離子電池等效電路模型參數(shù)辨識32-43
• 3.1 帶遺忘因子的遞推最小二乘算法32-36
• 3.2 鋰離子電池模型參數(shù)辨識36-40
• 3.3 鋰離子電池模型驗證40-42
• 3.4 本章小結42-43
• 第四章 基于卡爾曼濾波法的電池SOC估算43-57
• 4.1 卡爾曼濾波SOC估算方法43-47
• 4.2 卡爾曼濾波SOC估算方法仿真驗證47-51
• 4.3 基于改進卡爾曼濾波法的SOC估算方法51-53
• 4.4 基于改進卡爾曼濾波法的SOC估算方法仿真驗證53-56
• 4.5 本章小結56-57
• 第五章 基于ADVISOR的SOC估算仿真實驗57-71
• 5.1 ADVISOR軟件環(huán)境以及仿真原理介紹57-61
• 5.2 基于ADVISOR軟件的純電動汽車仿真模型的建立61-63
• 5.3 基于實際工況的SOC估算驗證實驗63-70
• 5.4 本章小結70-71
• 第六章 總結與展望71-73
• 6.1 總結71-72
• 6.2 展望72-73
• 參考文獻73-78
• 致謝78-79
• 攻讀碩士學位期間獲得的研究成果79

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