發(fā)布時間：2017-04-06 19:06

  本文關鍵詞：鋰離子電池荷電狀態(tài)估計方法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電池管理系統(tǒng)(BMS)的核心技術之一在于能夠準確估算其荷電狀態(tài)SOC(State Of Charge),這有助于延長電池壽命以及提高汽車性能。本文的研究對象選取的鋰離子電池,主要在于研究其估算方法。論文基于課題研究背景的基礎上,研究了BMS中的相關關鍵技術,對影響電池SOC的重要因素進行了重點剖析,并對SOC估算方法利弊分析比較,指出了電動汽車對算法的要求。根據(jù)鋰離子電池的工作原理,通過搭建電池測試實驗平臺,用實驗方法測試分析了電池的電壓、充放電、溫升和內(nèi)阻等特性,對估計電池狀態(tài)和延長電池的使用壽命提供了數(shù)據(jù)支持�；诔Ｓ秒姵啬Ｐ突A上,建立了鋰離子電池的等效電路模型,辨識模型參數(shù)并建立仿真模型,仿真結果說明,所得模型具有模擬鋰電池的動態(tài)特性和靜態(tài)特性的功能,且效果較好�；跀U展的卡爾曼濾波器原理研究鋰離子電池估算算法�；诮⒌碾姵氐刃щ娐纺Ｐ�,建立了鋰離子動力電池的狀態(tài)空間模型。為了提高估算的精度,采用改進的開路電壓法所得SOC值作為估算初始值。不但解決了SOC估算中開路電壓法用時長的問題,而且提高了開路電壓值的精確性,進而提高了SOC估算精度。結果表明辨識參數(shù)的電路模型能夠很好地模擬電池的動靜態(tài)特性,該估算方法解決了初始值的偏差導致的估算初期誤差較大問題,可以很快收斂到真值附近,提高了整體的估算精度。
【關鍵詞】：電動汽車 鋰離子電池 荷電狀態(tài)(SOC) 擴展卡爾曼濾波法(EKF)
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM912
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 課題背景9
• 1.2 電池管理系統(tǒng)概述9-11
• 1.2.1 電池管理系統(tǒng)的發(fā)展及其基本功能9-10
• 1.2.2 電池管理系統(tǒng)存在的關鍵性問題10-11
• 1.3 SOC預測影響因素分析11-12
• 1.4 SOC估算方法及存在的問題12-14
• 1.4.1 安時積分法12-13
• 1.4.2 開路電壓法13
• 1.4.3 內(nèi)阻法13
• 1.4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡法13-14
• 1.4.5 卡爾曼濾波法14
• 1.5 電動汽車對SOC算法的要求14-15
• 1.6 研究目的及意義15
• 1.7 課題研究內(nèi)容15-17
• 第二章 鋰離子電池工作原理及性能測試分析17-30
• 2.1 鋰離子電池工作原理17
• 2.2 鋰電池優(yōu)勢分析17-18
• 2.3 鋰離子電池性能測試18-29
• 2.3.1 充電電流和電池電壓以及溫升關系測試19-22
• 2.3.2 電池SOC與電池開路電壓及電池內(nèi)阻關系測試22-25
• 2.3.3 電池自放電測試25-27
• 2.3.4 電池老化實驗測試27-28
• 2.3.5 電池測試試驗臺架28-29
• 2.4 本章小結29-30
• 第三章 鋰離子電池模型的建立30-36
• 3.1 電池建模的意義與要求30
• 3.1.1 建模的意義30
• 3.1.2 電池建模的要求30
• 3.2 電池模型類型分析30-32
• 3.3 電池等效模型的建立32-35
• 3.3.1 模型的選取32-34
• 3.3.2 模型的參數(shù)辨識與驗證34-35
• 3.4 本章小結35-36
• 第四章 基于EKF的鋰離子電池SOC估算36-45
• 4.1 卡爾曼濾波器原理36-38
• 4.2 卡爾曼濾波算法進行SOC估算的優(yōu)勢38
• 4.3 基于擴展卡爾曼濾波算法的鋰離子電池SOC估算38-43
• 4.3.1 擴展卡爾曼濾波估算原理38-39
• 4.3.2 改進的開路電壓法獲取初始值39-42
• 4.3.3 基于擴展卡爾曼濾波法的電池SOC估算仿真分析42-43
• 4.4 本章小結43-45
• 第五章 總結與展望45-46
• 5.1 全文總結45
• 5.2 研究展望45-46
• 參考文獻46-49
• 發(fā)表論文和科研情況說明49-50
• 致謝50-51

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