本文關(guān)鍵詞：鋰動(dòng)力電池健康度評(píng)價(jià)與估算方法的研究　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：鋰動(dòng)力電池能量高、污染低、安全性高,目前已成為新能源汽車的主要?jiǎng)恿碓粗弧?dòng)力電池的健康度(State of health,SOH)是目前電動(dòng)車動(dòng)力電池系統(tǒng)中最重要的一項(xiàng)性能指標(biāo)。電池的SOH與電壓、電流、內(nèi)阻、溫度等其他電氣參數(shù)有別,無法通過設(shè)備或儀器采用直接測(cè)量法獲得,但這些電氣參數(shù)隨著電池的SOH的變化而變化。因此,準(zhǔn)確的鋰電池健康度狀態(tài)在線估算問題也成為了電動(dòng)車動(dòng)力電池管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文針對(duì)鋰電池健康度估算研究、擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter,EKF)算法研究、雙卡爾曼濾波(Dual Extended Kalman Filter,D-EKF)在線估算策略及聯(lián)合卡爾曼濾波(Federated Extended Kalman Filter,F-EKF)綜合評(píng)價(jià)等問題提進(jìn)行深入研究,具體如下:在基于自放電電阻的電池等效電路模型研究基礎(chǔ)上,通過電池循環(huán)壽命測(cè)試實(shí)驗(yàn)結(jié)果,得到電池健康度受到內(nèi)阻、容量、自放電電阻和荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)等參數(shù)影響的結(jié)果。結(jié)合電池狀態(tài)參數(shù)的特點(diǎn),以電池戴維南等效電路模型為原型,構(gòu)建帶有電池自放電因子的等效電路改進(jìn)模型。通過對(duì)模型的系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí),得到電池參數(shù)中荷電狀態(tài)初始值選取的不同會(huì)帶來模型參數(shù)差異的結(jié)論。在結(jié)合改進(jìn)的戴維南等效電路模型的基礎(chǔ)上,采用安時(shí)積分法建立鋰電池SOC的狀態(tài)方程和輸出方程,采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)系統(tǒng)中的各個(gè)參數(shù)進(jìn)行觀測(cè),實(shí)現(xiàn)在線觀測(cè)鋰電池荷電狀態(tài)的目標(biāo)。系統(tǒng)仿真觀測(cè)結(jié)果表明,擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的鋰電池荷電狀態(tài)在線估算具有較好的精度。在擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的鋰電池荷電狀態(tài)在線估算研究的基礎(chǔ)上,展開電池容量健康度、內(nèi)阻健康度和自放電健康度估算研究。根據(jù)電池內(nèi)部狀態(tài)參數(shù)的多樣性和復(fù)雜性,進(jìn)行針對(duì)內(nèi)阻、容量和自放電特性的相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于EKF算法的電池SOH在線估算方法具有較好精度,可以基本滿足電動(dòng)公交車實(shí)際使用工況的需要。針對(duì)電池SOH在線估算時(shí)電池模型的初始參數(shù)無法事先確定導(dǎo)致誤差增大的問題,引入D-EKF算法,通過建立兩個(gè)獨(dú)立的擴(kuò)展卡爾曼濾波器,分別估算電池系統(tǒng)狀態(tài)和參數(shù),并相互更新狀態(tài)和參數(shù)。實(shí)際路況試驗(yàn)和數(shù)據(jù)仿真結(jié)果驗(yàn)證D-EKF算法的有效性和精度。針對(duì)電池健康度標(biāo)準(zhǔn)和描述不完善的問題,從電池的實(shí)際應(yīng)用和測(cè)量學(xué)角度,提出“電池廣義健康度(Generalized State Of Health,GSOH)”概念,用來評(píng)價(jià)電池的性能參數(shù)。建立帶有信息分配因子的電池廣義健康度函數(shù)結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)歐姆內(nèi)阻健康度、自放電健康度和容量健康度的局部濾波器,并對(duì)信息分配因子對(duì)主濾波器及子濾波器的分配影響進(jìn)行研究,并給出一種自適應(yīng)式概率分配因子的最優(yōu)分配算法。針對(duì)單體電池組成動(dòng)力電池模塊后壽命下降的問題,通過基于失效模式及效應(yīng)分析法(Failure Mode Effect Analysis,FMEA)對(duì)鋰電池進(jìn)行故障診斷和失效分析,提出一種聚類分析法的電池分選辦法,得到與電池成組壽命相關(guān)的主要因素和電性能參數(shù),提出“電池動(dòng)態(tài)一致性分選”概念,有效提高動(dòng)力電池的健康度。根據(jù)對(duì)電動(dòng)汽車鋰動(dòng)力電池廣義健康度的理論分析和大量的實(shí)驗(yàn)室及現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果,結(jié)合電動(dòng)公交車實(shí)際使用工況,對(duì)研究成果進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于F-EKF的鋰動(dòng)力電池在線估算方法夠滿足鋰動(dòng)力電池SOH估算的精確度要求。
[Abstract]:Lithium battery with high energy, low pollution, high safety, and has become one of the main sources of new energy vehicles. The health of the battery (State of health, SOH) is one of the most important performance indexes of power battery system of electric vehicles at present. SOH and battery voltage, current, temperature resistance, etc. other electrical parameters are different, not through equipment or instrument by direct measurement method, but these electrical parameters change with the SOH of battery change. Therefore, accurate lithium battery health status online estimation problem has also become one of the key technology of the power battery management system of electric vehicle. According to the estimation of the health of the lithium battery. The extended Calman filter (Extended Kalman Filter EKF) algorithm, double Calman filter (Dual Extended Kalman Filter, D-EKF) online estimation strategy and combined filter Calman (Federated Extended Kalman Filter, F-EKF) of comprehensive evaluation provided in-depth study as follows: Based on the study of equivalent circuit model of battery self discharge resistance, through the battery cycle life test results obtained by the health of the battery internal resistance, capacity, self discharge resistance and the state of charge (State of, Charge, SOC etc.) parameters affect the results. According to the characteristics of parameters of batteries, battery Thevenin equivalent circuit model for the prototype, build the equivalent circuit with a battery self discharge factor improved model. Through system parameter identification of the model, get the parameters of the battery charged state of the selection of initial values for different model parameters will bring different conclusions on the basis of Thevenin. The improved equivalent circuit model, the state equation and output equation is established by using lithium battery SOC ah integration method, using extended Calman filter algorithm in the system All of the parameters were observed. The implementation of state of charge of online observation of lithium battery target. Observation results of simulation results show that the extended Calman filter algorithm of lithium battery state of charge of online estimation has good accuracy. In the state of charge of battery extended Calman filter algorithm in line is estimated on the basis of the study, the health of the battery capacity expansion resistance, health and health of self discharge. According to the estimation of battery internal state parameters of the diversity and complexity of the internal resistance, capacity and the self discharge characteristics. The experimental results show that EKF algorithm has better battery SOH online estimation method based on accuracy, can basically meet the needs of electric bus in actual working conditions. The initial parameters of the battery when the battery SOH online estimation model can't confirm cause error problem, D-EKF algorithm is introduced, through the establishment of two Independent of the extended Calman filter, estimated battery system status and parameters, and each update status and parameters. The actual traffic data test and simulation results verify the validity of D-EKF algorithm and accuracy. According to the battery health standards and describe the problems, the perspective of the practical application and measurement from the battery, the battery general Health (Generalized State Of Health, GSOH) "concept, to establish the evaluation of battery performance parameters. The generalized degree function structure with battery health information distribution factor, design the ohmic resistance of health, health and local self discharge filter capacity of health, and also to study the effects on the distribution of information distribution factor on the main filter and the sub filter, optimal allocation algorithm and presents an adaptive probability distribution factor. According to the single battery life down power battery module The problem, through the failure mode and effect analysis method based on (Failure Mode Effect Analysis, FMEA) for fault diagnosis and failure analysis of lithium battery, this battery sorting method of cluster analysis, the main factors associated with the battery life and the electrical performance parameters, put forward the "dynamic consistency of battery sorting" concept. Improve battery health. According to the lithium battery electric vehicle theory analysis of generalized health degree and a large number of laboratory and field test results, combined with the actual conditions of the electric bus, the research results are verified. The experimental results show that the F-EKF lithium battery on-line estimation method based on estimation of lithium power enough to meet the requirements the accuracy of SOH battery.

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U469.72

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本文編號(hào)：1422241