隨著新能源汽車的發(fā)展，電動汽車逐漸受到關(guān)注和重視。作為電動汽車的關(guān)鍵組成部分和主要能量來源，動力電池成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。為了提高和改善電池性能，需要有一套電池管理系統(tǒng)來對電池進(jìn)行全方位的監(jiān)控。電池荷電狀態(tài)作為電池的一個重要狀態(tài)量，為電池管理系統(tǒng)進(jìn)行電池的監(jiān)控管理提供了重要的參考依據(jù)，同時，SOC也是影響整車控制性能的重要參考量。 本文首先闡述了對電動汽車鋰離子電池SOC進(jìn)行估計(jì)的重要意義，介紹了當(dāng)前主要的動力電池種類，對比了當(dāng)前常用的SOC估計(jì)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 接著簡要地介紹了鋰離子電池的基本結(jié)構(gòu)和工作原理；對比了各類電動汽車鋰離子電池模型，根據(jù)不同的電池等效電路推導(dǎo)出相應(yīng)的狀態(tài)方程，從而搭建電池等效電路模型；搭建完電池模型后，為了獲取電池模型參數(shù)進(jìn)行了電池參數(shù)辨識實(shí)驗(yàn)，通過標(biāo)定實(shí)驗(yàn)得到了電池開路電壓和電池SOC的關(guān)系曲線，通過HPPC實(shí)驗(yàn)，對電池參數(shù)進(jìn)行擬合，得到了電池模型內(nèi)部電容電阻等參數(shù)值；接著對搭建的模型進(jìn)行了模型驗(yàn)證，給定相同的輸入比較模型與真實(shí)電池的輸出是否一致，以此來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。 基于卡爾曼濾波(Kalman Filtering, KF)原理，在擴(kuò)展卡爾曼濾波(Exterded KalmanFiltering, EKF)算法的基礎(chǔ)上，本文提出了雙卡爾曼濾波算法估計(jì)鋰離子動力電池SOC的方法。首先通過第一個擴(kuò)展卡爾曼濾波估計(jì)算法得到第一個SOC估計(jì)值，然后利用安時積分法估計(jì)得到第二個SOC估計(jì)值，最后利用卡爾曼濾波算法將兩種方法估計(jì)得到的SOC估計(jì)值進(jìn)行卡爾曼加權(quán)處理，從而得到最終的SOC估計(jì)值，即雙卡爾曼(Double Kalman Filter,DKF) SOC估計(jì)值。在雙卡爾曼濾波算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了雙卡爾曼估計(jì)器。通過多組實(shí)驗(yàn)，將雙卡爾曼估計(jì)器、安時積分估計(jì)器、EKF估計(jì)器估計(jì)得到的SOC與參考SOC值進(jìn)行對比，從而驗(yàn)證DKF算法對SOC估計(jì)的準(zhǔn)確性及其相對其他兩種SOC估計(jì)算法的優(yōu)勢。 最后，將編寫的DKF算法嵌入到基于ARM平臺的嵌入式系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)物驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。嵌入式系統(tǒng)包括主控機(jī)和測控機(jī)，其中，測控機(jī)主要負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)，將實(shí)時測量得到的電池電流、電壓等電池信息傳輸給主控機(jī)進(jìn)行處理；主控機(jī)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和控制部分，對測控機(jī)傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，同時通過一系列的保護(hù)控制保證電池的正常運(yùn)行。雙卡爾曼濾波估計(jì)算法在測控機(jī)中運(yùn)行，通過電池電流、電壓數(shù)據(jù)，使用DKF算法估計(jì)得到DKF SOC估計(jì)值。經(jīng)過多組實(shí)驗(yàn)，通過對測控機(jī)保存的各個時刻DKF SOC估計(jì)值的分析，驗(yàn)證了DKF估計(jì)方法估計(jì)結(jié)果有效性。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2823232