本文關(guān)鍵詞：基于LM-IEKF算法的鋰離子電池SOC估算策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電動汽車的推廣使用是節(jié)能減排的途徑之一。動力電池作為其主要供能單元,其使用的合理程度直接關(guān)系到整車的性能。電池荷電狀態(tài)(SOC)的估算是電池管理系統(tǒng)(BMS)的關(guān)鍵技術(shù)之一。精確地估算SOC,能有效防止電池過充和過放,延長其使用壽命,同時也能為整車的控制提供重要依據(jù)。本文選擇鋰離子電池作為研究對象,以進一步提高SOC估算精度為目的,圍繞SOC估算算法展開研究,主要做了如下幾個方面的研究工作:第一,深入了解電動汽車動力電池和BMS的發(fā)展情況以及目前SOC估算方法的研究現(xiàn)狀,分析鋰離子電池的基本原理及特性,簡單介紹SOC的定義及對其估算會有影響的幾個方面,對比分析SOC估算時會用到的幾種方法的優(yōu)缺點,確定采用迭代擴展卡爾曼濾波(IEKF)算法作為基礎(chǔ)算法進行SOC估算。第二,基于所選的估算方法與電池模型的關(guān)系,充分考慮溫度因素對電池特性的影響,建立其改進二階RC模型,并辨識了所建模型的參數(shù);最后通過軟件Matlab/Simulink驗證所建模型的準(zhǔn)確性。第三,研究EKF算法和IEKF算法的基本理論,為克服EKF和IEKF估算SOC時存在的不足,采用Levenberg-Marquardt(LM)算法優(yōu)化IEKF的迭代過程——LM-IEKF算法,并詳細闡述采用該算法估算鋰離子電池SOC的實現(xiàn)過程,最后通過建立仿真實驗對算法的收斂性進行證明,且比較了用其估算SOC的結(jié)果與EKF和IEKF所得的結(jié)果。對比的結(jié)果證明了LM-IEKF算法估算SOC時在精度上具有優(yōu)勢。第四,圍繞鋰離子電池SOC估算的實現(xiàn)搭建BMS平臺,設(shè)計BMS中與SOC估算相關(guān)的硬件部分和軟件部分,并通過實驗驗證對所設(shè)計的系統(tǒng)進行功能測試。實驗結(jié)果表明,本文設(shè)計的系統(tǒng)平臺能夠滿足電池SOC估算相關(guān)數(shù)據(jù)采集精度的要求,且LM-IEKF算法在SOC估算時有較好的精度。鑒于LM-IEKF算法估算SOC的優(yōu)勢,該算法能夠滿足電動汽車對SOC估算精度的要求,具有一定的實用價值。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 電池管理系統(tǒng) 荷電狀態(tài) 改進二階RC等效模型 LM-IEKF算法
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM912
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題研究背景及意義9-10
• 1.2 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 國內(nèi)外電動汽車動力電池簡介10-11
• 1.2.2 國內(nèi)外BMS的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 鋰離子電池SOC估算算法的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 現(xiàn)階段鋰離子電池SOC估算難點分析14-15
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 鋰離子電池的基本原理特性及SOC估算17-27
• 2.1 鋰離子電池的基本原理17-18
• 2.2 鋰離子電池的基本特性18-21
• 2.3 SOC定義及其影響因素21-23
• 2.4 經(jīng)典SOC估算方法23-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 鋰離子電池等效模型的建立27-39
• 3.1 電池等效模型的建立27-31
• 3.1.1 常用的電池等效電路模型27-30
• 3.1.2 改進的二階RC等效模型的建立30-31
• 3.2 改進的等效電路模型參數(shù)的辨識31-36
• 3.2.1 OCV-SOC關(guān)系曲線31-33
• 3.2.2 電池模型參數(shù)的辨識33-36
• 3.3 模型驗證36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于LM-IEKF算法的鋰離子電池SOC估算39-52
• 4.1 卡爾曼濾波法簡介39-42
• 4.1.1 EKF算法39-41
• 4.1.2 IEKF算法41-42
• 4.2 EKF算法和IEKF算法估算電池SOC存在的問題42-43
• 4.3 采用LM法優(yōu)化IEKF算法的原理43-45
• 4.4 采用LM-IEKF算法估算鋰離子電池SOC45-48
• 4.4.1 鋰離子電池模型的狀態(tài)空間方程45-46
• 4.4.2 采用LM-IEKF算法估算鋰離子電池SOC的實現(xiàn)46-48
• 4.5 基于LM-IEKF算法的SOC仿真驗證與分析48-51
• 4.5.1 LM-IEKF算法收斂性驗證48-49
• 4.5.2 LM-IEKF算法估算SOC仿真實驗及結(jié)果分析49-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第5章 鋰離子電池SOC估算平臺的建立52-64
• 5.1 系統(tǒng)硬件電路設(shè)計52-57
• 5.1.1 主控模塊芯片的選型52-53
• 5.1.2 電流測量電路的設(shè)計53-54
• 5.1.3 電壓測量電路的設(shè)計54-55
• 5.1.4 溫度測量電路的設(shè)計55
• 5.1.5 CAN總線通信電路的設(shè)計55-57
• 5.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計57-61
• 5.2.1 系統(tǒng)軟件主程序設(shè)計57
• 5.2.2 系統(tǒng)軟件子程序設(shè)計57-61
• 5.3 系統(tǒng)性能測試61-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 全文總結(jié)64
• 6.2 工作展望64-66
• 參考文獻66-69
• 致謝69-70
• 附錄70

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