由于目前的燃料來源,如石油、煤等,對(duì)環(huán)境有害并且其儲(chǔ)量日益減少,部分汽車的電動(dòng)化是十分有必要的。為了使電動(dòng)汽車高效、安全地行駛,需要高效率、高環(huán)保和可移動(dòng)的電源。隨著電動(dòng)汽車日益發(fā)展,電池逐步在汽車電動(dòng)化進(jìn)程中扮演重要的角色。在實(shí)際工作進(jìn)程中,作為能源的電池性能取決于某些內(nèi)在及外在因素,如壽命、溫度、充放電周期及其化學(xué)成分。在不同類型的電池中,鋰離子電池是目前使用最為廣泛的電池品種。鋰離子電池具有快速充電能力,高功率密度和高能效,寬工作溫度范圍,低自放電率,重量輕和體積小等特點(diǎn),因此十分適合應(yīng)用于電動(dòng)汽車。在電動(dòng)汽車中,準(zhǔn)確估算電池SOH(state of health,SOH)十分重要。SOH可以用來預(yù)測(cè)電池健康狀態(tài),表征電池劣化的量度,為BMS(battery management system)安全保護(hù)提供依據(jù),保證電動(dòng)汽車正常運(yùn)行。SOH估計(jì)可以通過各種在線和離線方法來實(shí)現(xiàn),在本文中通過離線數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型,可以實(shí)現(xiàn)電池SOH的在線估計(jì)。本文首先隨機(jī)選取四塊不同壽命階段的鋰離子電池單體,通過標(biāo)準(zhǔn)充放電循環(huán)工況對(duì)其進(jìn)行循環(huán)壽命測(cè)試,直至獲取鋰離子電池全壽命數(shù)據(jù)。以獲取得到的測(cè)試數(shù)... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 低壓鋰電池系統(tǒng)
        1.2.1 鋰離子電池單體
        1.2.2 鋰離子電池組
        1.2.3 電池管理系統(tǒng)
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)
第2章 鋰離子電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)概述
    2.1 鋰離子電池SOH概念
    2.2 鋰離子電池SOH預(yù)測(cè)關(guān)鍵參數(shù)
    2.3 鋰離子電池SOH預(yù)測(cè)方法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 鋰離子電池單體健康狀態(tài)預(yù)測(cè)
    3.1 最小二乘法及SVR算法
    3.2 基于容量增量分析的鋰離子單體電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)
    3.3 基于SVR鋰離子單體電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)建模
    3.4 鋰離子單體電池SOH預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證分析
        3.4.1 前期實(shí)驗(yàn)及關(guān)鍵特征值獲取
        3.4.2 訓(xùn)練得到鋰離子電池SOH預(yù)測(cè)模型
        3.4.3 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 鋰離子電池組健康狀態(tài)預(yù)測(cè)
    4.1 基于容量增量分析的電池組健康狀態(tài)預(yù)測(cè)
    4.2 基于SVR電池組健康狀態(tài)預(yù)測(cè)建模
    4.3 電池組物理等效模型搭建
        4.3.1 單體鋰電池物理等效模型搭建
        4.3.2 電池組等效模型搭建
    4.4 鋰離子電池組SOH預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證分析
        4.4.1 并聯(lián)電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果
        4.4.2 電池組健康狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于局部信息融合及支持向量回歸集成的鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)[J]. 陳建新,候建明,王鑫,邵海濤,宋廣磊,薛宇.  南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]基于容量衰減速率的三元鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)[J]. 寇志華,潘旭海,季豪.  電源技術(shù). 2018(02)
[3]鋰電池組健康狀態(tài)計(jì)算方法綜述[J]. 姚芳,田家益,黃凱.  電源技術(shù). 2018(01)
[4]梯次利用鋰電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)[J]. 孫冬,許爽.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(09)
[5]采用極限學(xué)習(xí)機(jī)實(shí)現(xiàn)鋰離子電池健康狀態(tài)在線估算[J]. 潘海鴻,呂治強(qiáng),付兵,韋海燕,陳琳.  汽車工程. 2017(12)
[6]鋰電池健康狀態(tài)評(píng)估綜述[J]. 吳盛軍,袁曉冬,徐青山,陳兵,李強(qiáng).  電源技術(shù). 2017(12)
[7]改進(jìn)初值∏隱馬爾科夫模型預(yù)測(cè)電池健康度[J]. 顏景斌,王飛,夏賽.  哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[8]磷酸鐵鋰電池梯次利用健康特征參數(shù)提取方法[J]. 李曉宇,徐佳寧,胡澤徽,宋凱,朱春波.  電工技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(01)
[9]基于AUKF的鋰離子電池健康狀態(tài)估計(jì)[J]. 劉樹林,崔納新,張承慧.  電力電子技術(shù). 2017(11)
[10]鋰離子電池的健康狀態(tài)估計(jì)研究現(xiàn)狀分析[J]. 李佳.  蓄電池. 2017(05)

碩士論文
[1]電動(dòng)汽車鋰離子動(dòng)力電池組健康狀態(tài)估計(jì)方法的研究[D]. 何正蓮.青島科技大學(xué) 2017
[2]基于改進(jìn)卡爾曼濾波算法的電池健康度估算研究[D]. 周興博.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[3]電動(dòng)汽車動(dòng)力電池健康狀態(tài)估計(jì)方法研究[D]. 孫培坤.北京理工大學(xué) 2016
[4]基于內(nèi)阻檢測(cè)的鋰電池健康狀態(tài)估計(jì)研究[D]. 劉江波.武漢理工大學(xué) 2015
[5]純電動(dòng)汽車鋰電池組健康狀態(tài)（SOH）的估計(jì)研究[D]. 康燕瓊.北京交通大學(xué) 2015
[6]鋰離子電池組健康狀況評(píng)估方法研究[D]. 陳杰.武漢理工大學(xué) 2014



本文編號(hào)：2943933