【摘要】：從進(jìn)入20世紀(jì)以來(lái),人們?cè)絹?lái)越關(guān)注能源的消耗和環(huán)境污染的治理等問(wèn)題,在此形式下,世界各國(guó)的主要汽車生產(chǎn)商都高度重視新型能源汽車,尤其是純電動(dòng)汽車的發(fā)展。電動(dòng)汽車的主要能量是有動(dòng)力電池提供的,那么合理使用動(dòng)力電池的剩余電量關(guān)系到整車的性能好壞,可見準(zhǔn)確的估算電池的荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)是電動(dòng)汽車發(fā)展領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一。在論文開始時(shí),首先介紹了鋰電池的發(fā)展以及一些基本理論,同時(shí)介紹了現(xiàn)在發(fā)展比較成熟的電池SOC估算方法,并且確定使用中心差分卡爾曼濾波法(CDKF,Central Difference Kalman Filter)來(lái)估算電池SOC。研究現(xiàn)有的鋰電池特性,總結(jié)使用卡爾曼濾波一類方法時(shí)等效電路模型的結(jié)構(gòu)和優(yōu)缺點(diǎn),建立了Thevenin等效電路模型并進(jìn)行改進(jìn)。隨后進(jìn)行開路電壓特性實(shí)驗(yàn)以及特性電壓脈沖實(shí)驗(yàn)等來(lái)為Matlab電池模型提供數(shù)據(jù)支持,同時(shí)采用數(shù)據(jù)擬合的方法,確定各個(gè)模擬數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。隨后介紹了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法(EKF,Extended Kalman Filter)的估算過(guò)程,分析中心差分卡爾曼濾波算法的原理和算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程,針對(duì)CDKF在算法以及實(shí)際運(yùn)用中誤差影響的問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)單的優(yōu)化,得到擴(kuò)展卡爾曼濾波算法和中心差分卡爾曼濾波算法中的系統(tǒng)狀態(tài)、觀測(cè)方程和推導(dǎo)的各矩陣式。結(jié)合前面實(shí)驗(yàn)得到的電池仿真模型,通過(guò)Matlab/Simulink搭建擴(kuò)展卡爾曼濾波器和中心差分卡爾曼濾波器來(lái)對(duì)估算電池的SOC。在論文的最終階段,通過(guò)仿真軟件ADVISOR2002建立純電動(dòng)汽車整車模型,獲取不同實(shí)際工況下的鋰電池的電流等信息。驗(yàn)證基于Matlab/Simulink設(shè)計(jì)的中心差分卡爾曼濾波器和擴(kuò)展卡爾曼濾波器對(duì)動(dòng)力鋰電池電荷狀態(tài)的估計(jì)的有效性。從實(shí)驗(yàn)成果中我們可以看出CDKF在實(shí)際電池電荷狀態(tài)估算中的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Since entering the 20th century, people pay more and more attention to the problems of energy consumption and environmental pollution control. In this form, the major automobile manufacturers all over the world attach great importance to the development of new energy vehicles, especially pure electric vehicles. The main energy of the electric vehicle is provided by the power battery, so the reasonable use of the remaining power of the power battery is related to the performance of the whole vehicle. Therefore, it is one of the key and difficult points in the field of electric vehicle to accurately estimate the charged state of battery (State of Charge,SOC. At the beginning of the thesis, the development of lithium battery and some basic theories are introduced, and the current developed SOC estimation method of battery is introduced, and the central differential Kalman filter (CDKF,Central Difference Kalman Filter) is used to estimate SOC. of battery. This paper studies the characteristics of lithium battery, summarizes the structure, advantages and disadvantages of equivalent circuit model using Kalman filter, and establishes and improves the equivalent circuit model of Thevenin. Then the open circuit voltage characteristic experiment and the characteristic voltage pulse experiment are carried out to provide the data support for the Matlab battery model. At the same time, the accuracy of each simulation data is determined by the method of data fitting. Then it introduces the estimation process of extended Kalman filter (EKF,Extended Kalman Filter), analyzes the principle and realization process of the central differential Kalman filter algorithm, and optimizes the error effect of CDKF in algorithm and practice. The system states, observation equations and derived matrices of the extended Kalman filtering algorithm and the central differential Kalman filter algorithm are obtained. Combined with the battery simulation model obtained from the previous experiments, the extended Kalman filter and the central differential Kalman filter are constructed by Matlab/Simulink to estimate the SOC. of the battery. In the final stage of the thesis, the simulation software ADVISOR2002 is used to establish the vehicle model of pure electric vehicle, and to obtain the current information of lithium battery under different operating conditions. The effectiveness of central differential Kalman filter and extended Kalman filter based on Matlab/Simulink for charge state estimation of power lithium battery is verified. From the experimental results, we can see the advantages of CDKF in the estimation of actual cell charge state.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U469.72;TN713

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本文編號(hào)：2272954