隨著能源危機(jī)和環(huán)境污染的持續(xù)加重,汽車(chē)工業(yè)中清潔能源的發(fā)展已經(jīng)提上日程,尤其是以鋰離子電池為代表的動(dòng)力電池。為了確保鋰離子電池工作過(guò)程中安全、穩(wěn)定以及高效準(zhǔn)確的要求,研究其電池管理系統(tǒng)(BMS)在新能源汽車(chē)領(lǐng)域尤其重要,而電池荷電狀態(tài)(SOC)估計(jì)的精度和實(shí)時(shí)性又是BMS研究中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。因此,本文以Sony公司一款型號(hào)為VTC6的18650型鋰離子電池為研究對(duì)象,以二階等效電路為電池的數(shù)學(xué)模型,以新威爾充放電測(cè)試儀、德國(guó)DSPACE1104等設(shè)備為鋰離子搭建電池估算平臺(tái),研究SOC實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的估計(jì)方法。論文主要內(nèi)容包括:首先,介紹鋰離子電池內(nèi)部的工作原理和主要電池性能參數(shù),并結(jié)合相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù),研究三元鋰離子電池的電流、電壓以及內(nèi)阻等實(shí)驗(yàn)特性,分析SOC估算過(guò)程中上述因素的影響。然后,分析現(xiàn)有電化學(xué)、等效電路和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型的特點(diǎn),建立鋰離子電池的2RC等效電路模型。在HPPC循環(huán)工況下,結(jié)合遞推最小二乘法(RLS)來(lái)辨識(shí)模型參數(shù),并通過(guò)電池的Simulink模型驗(yàn)證在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)測(cè)試工況下辨識(shí)參數(shù)的準(zhǔn)確性。分析和探討鋰離子電池SOC常見(jiàn)估算算法的利弊,研究擴(kuò)展卡爾曼(EKF)、無(wú)跡卡爾曼(UKF)和改進(jìn)的中心差分卡爾曼(SRCDKF)的原理和具體遞歸步驟。最后,根據(jù)鋰離子電池SOC實(shí)時(shí)估算實(shí)驗(yàn)的具體要求,搭建鋰離子電池估算實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并選擇電流采集模塊。在脈沖放電工況和UDDS工況下,通過(guò)dSPACE的RTI軟件和ControlDesk實(shí)驗(yàn)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)估算鋰離子電池SOC以及在線校正和標(biāo)定參數(shù)的功能。結(jié)果表明,本文提出的SRCDKF實(shí)時(shí)估算SOC比EKF和UKF具有更高的精度、更快的收斂速度和更好的穩(wěn)定性。
【學(xué)位單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TM912
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及科學(xué)意義
    1.2 SOC估算方法的研究現(xiàn)狀
    1.3 電池測(cè)試系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.4 課題的應(yīng)用前景
    1.5 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 鋰電池特性研究及模型分析
    2.1 鋰離子電池的結(jié)構(gòu)和工作原理
    2.2 鋰電池的主要特性參數(shù)
    2.3 三元鋰離子電池的特性實(shí)驗(yàn)研究
        2.3.1 電流特性實(shí)驗(yàn)研究
        2.3.2 電壓特性實(shí)驗(yàn)研究
        2.3.3 電池內(nèi)阻特性實(shí)驗(yàn)研究
    2.4 電池模型分析
        2.4.1 電化學(xué)模型分析
        2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析
        2.4.3 等效電路模型分析
    2.5 小結(jié)
第三章 鋰離子電池建模及其參數(shù)辨識(shí)
    3.1 電池模型的建立
    3.2 三元鋰電池參數(shù)辨識(shí)
        3.2.1 系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)的基本原理
        3.2.2 最小二乘法辨識(shí)模型過(guò)程
        3.2.3 HPPC實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    3.3 模型驗(yàn)證
    3.4 小結(jié)
第四章 SOC估計(jì)算法的研究
    4.1 經(jīng)典卡爾曼濾波算法
        4.1.1 線性卡爾曼濾波算法
        4.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
    4.2 無(wú)跡卡爾曼濾波算法
        4.2.1 無(wú)跡(Unscented Transformation,UT)變換
        4.2.2 UT變換采樣策略分析
        4.2.3 無(wú)跡卡爾曼濾波(UKF)算法實(shí)現(xiàn)步驟
    4.3 改進(jìn)的中心差分卡爾曼濾波算法
        4.3.1 Stirling插值公式
        4.3.2 改進(jìn)的二階中心差分卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)流程
    4.4 本章小結(jié)
第五章 搭建快速原型平臺(tái)及驗(yàn)證算法分析結(jié)果
    5.1 鋰離子電池實(shí)時(shí)測(cè)試平臺(tái)搭建
    5.2 實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)軟硬件介紹
        5.2.1 ControlDesk軟件介紹
        5.2.2 DS1104板卡介紹
    5.3 電流傳感器及其電路選型
    5.4 算法驗(yàn)證以及結(jié)果分析
        5.4.1 算法驗(yàn)證
        5.4.2 結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 課題主要研究?jī)?nèi)容總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況

【參考文獻(xiàn)】

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