【摘要】：隨著動力電池的發(fā)展,鋰電池因其無污染、壽命長等優(yōu)勢得到廣泛的應用。但因其在系統(tǒng)放電的過程中呈現(xiàn)出非線性特性,影響SOC(State Of Charge,荷電狀態(tài))的估算精度,使鋰電池遭遇自身發(fā)展中的“瓶頸”。為此本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的SOC預測方法,并在此基礎上開展了動力電池的余能檢測研究,通過將該系統(tǒng)集成在LaBVIEW平臺上,實現(xiàn)電池參數(shù)的在線動態(tài)監(jiān)測功能。主要研究工作如下:首先,分析了電池的特性和影響因素,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的SOC預測模型。針對BP網(wǎng)絡收斂速度慢、誤差大的缺陷,本文提出采用附加動量法與LM算法相結(jié)合對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進,實驗結(jié)果表明該方法預測精度高且收斂速度快。在此基礎上針對電池的工作狀態(tài),采用改進的BP網(wǎng)絡通過對電池放電參數(shù)的訓練學習,使其估計值逐漸逼近實際值。實驗結(jié)果表明,改進后的BP算法預測誤差均保持在2%以內(nèi),實現(xiàn)了更高精度的預測。其次,隨著電動汽車等產(chǎn)品的廣泛使用,會造成大量動力電池的損耗。為了最大化的利用電池資源,使其在太陽能和風力發(fā)電等儲能電池上可以繼續(xù)使用,本文開展了余能檢測方法的研究。通過截取放電特性曲線的一段參數(shù)送入上文建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型來預測其余能,測試結(jié)果表明,余能預測誤差均在5%以內(nèi),彌補了國家余能檢測標準的不足,基本實現(xiàn)了電池的無損檢測,具有很好的應用前景。最后,基于LaBVIEW平臺設計了鋰電池參數(shù)動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),該系統(tǒng)可通過串口與EBC-A10通信,實現(xiàn)實時采集、顯示和保存電池參數(shù)的功能。并通過反復調(diào)用MATLAB程序,實現(xiàn)對鋰電池SOC的在線動態(tài)預測,使得預測結(jié)果能跟隨電池的非線性變化而變化,提高了電池在使用過程中的預測精度。綜上所述,本文建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型提高了電池SOC的預測精度,且能夠?qū)﹄姵氐挠嗄苓M行檢測,實驗結(jié)果較好,應用前景廣闊。
【學位授予單位】：安徽師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;TM912
【圖文】：

圖 1-2 幾種常用的電池 SOC 估算方法1) 開路電壓（Open Circuit Voltage，OCV）法該方法由日本 EV Project Department，DENSO Corporation 提出[19-21]

鋰電池的組成結(jié)構(gòu)

鋰電池的工作原理圖

【參考文獻】

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本文編號：2758846