本文關(guān)鍵詞：基于AEKF的鋰離子電池SOC估計(jì)研究

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【摘要】：開(kāi)發(fā)資源節(jié)約型,環(huán)境友好型的電動(dòng)汽車(chē)是當(dāng)前全球汽車(chē)技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的前沿陣地和技術(shù)制高點(diǎn)。目前,電動(dòng)汽車(chē)中電池的功率密度和循環(huán)壽命是影響電動(dòng)車(chē)發(fā)展的關(guān)鍵因素和技術(shù)瓶頸。電動(dòng)汽車(chē)行駛過(guò)程中,電池在復(fù)雜運(yùn)行工況下會(huì)受到間歇性充放電的影響,由于電池具有高度非線性的數(shù)學(xué)模型,因此很難在線準(zhǔn)確辨識(shí)電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)。本文在考慮車(chē)載復(fù)雜噪聲干擾的情況下,研究自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(Adaptive Extended Kalman Filter,AEKF)進(jìn)行電池SOC的實(shí)時(shí)估算,以優(yōu)化電池工作,提高電池利用率,延長(zhǎng)電池使用壽命。首先,論文中采用具有二階RC濾波的DP等效電路模型建立磷酸鐵鋰電池狀態(tài)空間方程。其次,重點(diǎn)研究AEKF進(jìn)行電池SOC的估算,并對(duì)其進(jìn)行仿真分析。最后,利用電池測(cè)試平臺(tái)對(duì)于本文提出的算法進(jìn)行試驗(yàn)研究,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明:DP等效電路模型具有很高的精度,能夠準(zhǔn)確的跟蹤電池電壓變化;AEKF估算方法可以準(zhǔn)確估計(jì)電池SOC,且其收斂性不受SOC初值的影響。采用DP等效電路模型,并基于AEKF對(duì)電池SOC估算的方法,可以同時(shí)實(shí)時(shí)在線辨識(shí)電池模型參數(shù)和SOC。針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)中復(fù)雜噪聲干擾對(duì)于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的影響,本文采用自適應(yīng)濾波方法,降低噪聲干擾對(duì)于估算系統(tǒng)的影響。因此,針對(duì)電動(dòng)汽車(chē)在功率密度和使用壽命方面不斷提升的需求,開(kāi)發(fā)一種適用于電動(dòng)汽車(chē)領(lǐng)域的電池SOC估算方法,對(duì)電池的實(shí)際應(yīng)用具有非常重要的意義,也會(huì)對(duì)豐富電動(dòng)汽車(chē)?yán)碚摼哂兄匾睦碚撘饬x。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 SOC估計(jì) 等效電路模型 參數(shù)辨識(shí)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM912
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題研究的背景及意義10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 電動(dòng)汽車(chē)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 電動(dòng)汽車(chē)用電池研究現(xiàn)狀12
• 1.2.3 電動(dòng)汽車(chē)用電池模型研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.4 電動(dòng)汽車(chē)用電池SOC估計(jì)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文研究的主要研究?jī)?nèi)容14-15
• 第2章 鋰離子電池模型15-24
• 2.1 鋰離子電池簡(jiǎn)介15-16
• 2.1.1 電池結(jié)構(gòu)與工作原理15-16
• 2.1.2 電池主要技術(shù)參數(shù)16
• 2.2 電池端電壓模型簡(jiǎn)介16-21
• 2.2.1 鋰離子電池等效電路模型17-19
• 2.2.2 DP等效電路模型19-21
• 2.3 電池模型的選擇21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 磷酸鐵鋰電池SOC動(dòng)態(tài)估算24-38
• 3.1 SOC的定義24
• 3.2 SOC經(jīng)典估算方法24-26
• 3.2.1 放電實(shí)驗(yàn)法24-25
• 3.2.2 開(kāi)路電壓法25
• 3.2.3 內(nèi)阻法和電化學(xué)阻抗測(cè)試25
• 3.2.4 負(fù)載電壓法25-26
• 3.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法26
• 3.3 基于AEKF算法和電池模型的SOC估計(jì)26-37
• 3.3.1 卡爾曼濾波算法26-27
• 3.3.2 自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法27-29
• 3.3.3 模型離線參數(shù)辨識(shí)29-30
• 3.3.4 模型在線參數(shù)辨識(shí)30-33
• 3.3.5 電池模型的狀態(tài)空間方程33-35
• 3.3.6 SOC估算實(shí)現(xiàn)過(guò)程35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 電池電壓采集設(shè)計(jì)38-44
• 4.1 電壓采集硬件設(shè)計(jì)38-42
• 4.1.1 核心控制器38-39
• 4.1.2 電壓測(cè)量電路39-41
• 4.1.3 電源電路41
• 4.1.4 CAN通訊電路41-42
• 4.2 電壓采集上位機(jī)軟件界面設(shè)計(jì)42-43
• 4.3 本章小結(jié)43-44
• 第5章 實(shí)驗(yàn)與仿真分析44-56
• 5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)簡(jiǎn)介44-45
• 5.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容45-54
• 5.2.1 HPPC測(cè)試45-50
• 5.2.2 FUDS測(cè)試工況50-53
• 5.2.3 電壓采集測(cè)試53-54
• 5.3 本章小結(jié)54-56
• 結(jié)論56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61-62
• 致謝62-63
• 附錄63

【相似文獻(xiàn)】

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6 李燕京;鋰離子電池國(guó)標(biāo)年內(nèi)將出臺(tái)[N];中國(guó)消費(fèi)者報(bào);2008年

7 本報(bào)記者 馮健;動(dòng)力鋰離子電池：安全性制約應(yīng)用[N];中國(guó)電子報(bào);2009年

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