發(fā)布時間：2017-07-26 23:14

  本文關(guān)鍵詞：鋰離子電池管理系統(tǒng)的設(shè)計與SOC估算研究

  更多相關(guān)文章： 鋰離子電池 電池管理系統(tǒng) 荷電狀態(tài) 卡爾曼濾波

【摘要】：隨著電動汽車行業(yè)的快速發(fā)展,作為純電動汽車的動力系統(tǒng),模塊化的大型鋰離子電池組被廣泛應(yīng)用。然而成組鋰離子動力蓄電池的安全性和使用壽命尚不能滿足純電動汽車的使用需求。為解決這方面問題,就需要對成組的鋰離子動力蓄電池的外特性參數(shù)進行監(jiān)測,實現(xiàn)對電池內(nèi)部狀態(tài)的估算,進而對鋰離子電池組實施有效的管理,提高電池的使用效率和延長電池的使用壽命。這就是電池管理系統(tǒng)(BMS,Battery Management System)最基本的功用。電池荷電狀態(tài)(SOC,State Of Charge)作為目前國內(nèi)外較為流行的衡量電池組剩余容量的狀態(tài)描述參數(shù),對其的估算是電池管理系統(tǒng)中重要的一部分。SOC估計的準確性是影響整車控制策略的關(guān)鍵因素,但SOC的估算受到諸如:充放電倍率、溫度、自放電和循環(huán)壽命等很多因素的影響,所以SOC估算的準確性在實際應(yīng)用中很難得到保證。因此,本文以鋰離子電池管理系統(tǒng)為對象進行了如下研究:首先,在充分學(xué)習(xí)和掌握鋰離子電池特性和電池管理系統(tǒng)功能需求的基礎(chǔ)上,從硬件和軟件設(shè)計兩方面對電池管理系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)進行了說明。其次,為了提高純電動汽車鋰離子動力蓄電池SOC的估算精度,本文設(shè)計了基于卡爾曼濾波法的SOC估算策略。為實現(xiàn)該方法,先應(yīng)用電動汽車仿真軟件ADVISOR2002對純電動汽車GM-EV1的整車模型,在NYCC和UDDS兩種實際工況下進行了整車仿真實驗。采集了對應(yīng)工況下鋰離子動力電池組的電壓值、電流值和SOC,并擬合出OCV-SOC曲線得到曲線關(guān)系方程。再通過建立鋰離子動力蓄電池的一階RC等效電路模型,得到電路關(guān)系表達式,作為卡爾曼濾波算法的系統(tǒng)狀態(tài)方程和系統(tǒng)觀測方程。并應(yīng)用ADVISOR軟件仿真中獲取的電池組電壓和電流數(shù)據(jù),最后借助MATLAB軟件通過M文件的代碼編寫實現(xiàn)了基于卡爾曼濾波算法的5步遞推運算,最終求出電池組不同工況下的SOC結(jié)果。在文章的最后,對卡爾曼濾波算法得到的SOC結(jié)果與ADVISOR仿真結(jié)果的誤差進行了分析。結(jié)果表明卡爾曼濾波法在估算電池組SOC時,有效解決了安時積分法存在的初始誤差和累積誤差過高的問題。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 電池管理系統(tǒng) 荷電狀態(tài) 卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM912
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 引言9
• 1.2 課題研究的背景及意義9-10
• 1.3 電池管理系統(tǒng)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容12-13
• 第二章 鋰離子動力蓄電池基本性能研究13-28
• 2.1 鋰離子電池的組成及工作原理13-15
• 2.2 鋰離子電池的主要性能特點15-17
• 2.2.1 鋰離子電池的優(yōu)點15-16
• 2.2.2 鋰離子電池的缺點16-17
• 2.3 不同類型鋰離子電池的比較17-18
• 2.3.1 不同類型的鋰離子電池的特性17
• 2.3.2 液態(tài)鋰電池與聚合物鋰電池的比較17-18
• 2.4 鋰離子電池的電性能18-21
• 2.4.1 鋰離子電池的容量特性19-20
• 2.4.2 鋰離子電池的內(nèi)阻特性20-21
• 2.4.3 鋰離子電池開路電壓特性21
• 2.5 鋰離子電池荷電狀態(tài)（SOC）的研究21-27
• 2.5.1 鋰離子電池SOC的計算公式21-24
• 2.5.2 鋰離子電池SOC估算的意義24-25
• 2.5.3 現(xiàn)有的SOC估算方法25-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第三章 鋰離子電池管理系統(tǒng)整體設(shè)計研究28-38
• 3.1 電池管理系統(tǒng)的作用28-29
• 3.2 電池管理系統(tǒng)主要功能29-31
• 3.3 電池管理系統(tǒng)的設(shè)計實現(xiàn)31-36
• 3.3.1 系統(tǒng)的硬件設(shè)計31-33
• 3.3.2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計33-36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第四章 基于ADVISOR的SOC估算仿真38-52
• 4.1 ADVISOR軟件環(huán)境及仿真原理介紹38-40
• 4.2 ADVISOR中電動汽車的整車建模40-46
• 4.2.1 傳動系統(tǒng)類型的選擇40-41
• 4.2.2 車身模型（Vehicle）41-42
• 4.2.3 電機/控制器模型（Motor/Controller）42-43
• 4.2.4 車輪/車軸模型（Wheel/Axle）43-44
• 4.2.5 蓄電池模型（Energy Storage）44-46
• 4.3 ADVISOR中的仿真及結(jié)果46-51
• 4.3.1 NYCC工況47-49
• 4.3.2 UDDS工況49-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第五章 基于卡爾曼濾波算法的SOC估算52-64
• 5.1 電池管理系統(tǒng)SOC估算方法介紹52-53
• 5.2 卡爾曼濾波理論53-55
• 5.3 卡爾曼濾波法估算電池SOC55-63
• 5.3.1 電池模型數(shù)字化56-58
• 5.3.2 電池SOC的估算步驟58-60
• 5.3.3 仿真結(jié)果分析60-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 工作總結(jié)64-65
• 6.2 研究展望65-66
• 參考文獻66-68
• 致謝68-69

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