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基于AEKF的鋰離子電池SOC估計研究

發(fā)布時間:2017-10-21 02:15

  本文關(guān)鍵詞:基于AEKF的鋰離子電池SOC估計研究


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【摘要】:開發(fā)資源節(jié)約型,環(huán)境友好型的電動汽車是當(dāng)前全球汽車技術(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,電動汽車中電池的功率密度和循環(huán)壽命是影響電動車發(fā)展的關(guān)鍵因素和技術(shù)瓶頸。電動汽車行駛過程中,電池在復(fù)雜運(yùn)行工況下會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)確辨識電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)。本文在考慮車載復(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)時估算,以優(yōu)化電池工作,提高電池利用率,延長電池使用壽命。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,并對其進(jìn)行仿真分析。最后,利用電池測試平臺對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對電池SOC估算的方法,可以同時實(shí)時在線辨識電池模型參數(shù)和SOC。針對電動汽車中復(fù)雜噪聲干擾對于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的影響,本文采用自適應(yīng)濾波方法,降低噪聲干擾對于估算系統(tǒng)的影響。因此,針對電動汽車在功率密度和使用壽命方面不斷提升的需求,開發(fā)一種適用于電動汽車領(lǐng)域的電池SOC估算方法,對電池的實(shí)際應(yīng)用具有非常重要的意義,也會對豐富電動汽車?yán)碚摼哂兄匾睦碚撘饬x。
【關(guān)鍵詞】:鋰離子電池 SOC估計 等效電路模型 參數(shù)辨識
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】: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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
  • 1.2.1 電動汽車國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
  • 1.2.2 電動汽車用電池研究現(xiàn)狀12
  • 1.2.3 電動汽車用電池模型研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.4 電動汽車用電池SOC估計研究現(xiàn)狀13-14
  • 1.3 本文研究的主要研究內(nèi)容14-15
  • 第2章 鋰離子電池模型15-24
  • 2.1 鋰離子電池簡介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 開路電壓法25
  • 3.2.3 內(nèi)阻法和電化學(xué)阻抗測試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29-30
  • 3.3.4 模型在線參數(shù)辨識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)過程35-37
  • 3.4 本章小結(jié)37-38
  • 第4章 電池電壓采集設(shè)計38-44
  • 4.1 電壓采集硬件設(shè)計38-42
  • 4.1.1 核心控制器38-39
  • 4.1.2 電壓測量電路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)平臺簡介44-45
  • 5.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容45-54
  • 5.2.1 HPPC測試45-50
  • 5.2.2 FUDS測試工況50-53
  • 5.2.3 電壓采集測試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

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

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4 張千玉;綠色能源材料鈦酸鋰的改性及其回收再利用的研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

5 袁慶豐;鋰離子電池硅基復(fù)合負(fù)極材料和電池安全性的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

6 明海;高容量或高倍率鋰離子電池材料的合成與相應(yīng)全電池的組裝研究[D];蘇州大學(xué);2015年

7 楊智博;高性能鋰離子電池硅/鍺電極的設(shè)計與制備[D];蘭州大學(xué);2015年

8 董漢成;衛(wèi)星電源電池健康狀態(tài)診斷方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

9 張濤;廢棄鋰離子電池破碎及富鈷產(chǎn)物浮選的基礎(chǔ)研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

10 張立強(qiáng);鋰離子電池多物理模型參數(shù)辨識及健康特征提取[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

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6 玄哲文;微納結(jié)構(gòu)MnO_2及CuO的制備及作為鋰離子電池負(fù)極的性能研究[D];云南民族大學(xué);2015年

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本文編號:1070693

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