本文關(guān)鍵詞： 粒子濾波 SOC估計(jì) 能耗預(yù)測(cè) 剩余里程估計(jì)　出處：《吉林大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著環(huán)境污染的逐年加重和石油資源的逐年減少,環(huán)保和節(jié)能問題越來越引起人們的重視。為改變這種狀況,全球各國政府與各汽車生產(chǎn)商,都在大力度投入發(fā)展新能源汽車。對(duì)比現(xiàn)有的各種類新能源汽車,純電動(dòng)汽車因其相較于其他新能源車具有更加明顯的優(yōu)勢(shì),已經(jīng)成為了目前行業(yè)內(nèi)研發(fā)的熱點(diǎn)。但是由于許多關(guān)鍵技術(shù)還沒有突破,其本身還存在著諸多問題。這諸多關(guān)鍵技術(shù)中就包括車載電源技術(shù)—電池能量管理。估計(jì)電池SOC狀態(tài)和車輛續(xù)駛里程是能量管理系統(tǒng)兩個(gè)重要功能,準(zhǔn)確的SOC狀態(tài)值是電動(dòng)汽車剩余行駛里程預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。能實(shí)時(shí)地為駕駛員提供續(xù)駛里程信息,能夠提高用戶對(duì)電動(dòng)汽車的使用信心。因此,能夠準(zhǔn)確估計(jì)電池SOC并據(jù)此預(yù)測(cè)出車輛剩余續(xù)駛里程,能夠極大地推動(dòng)電動(dòng)汽車普及,促進(jìn)電動(dòng)汽車發(fā)展。本文中對(duì)這兩個(gè)問題分別展開了討論。目前對(duì)于SOC估計(jì)的研究主要都是圍繞電池單體展開,但車載動(dòng)力電池是由很多單體電池組成的,如何對(duì)電池組剩余容量進(jìn)行估計(jì)是應(yīng)該重點(diǎn)研究的課題。本文利用實(shí)際的電池組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),通過理論分析將電池組看作一個(gè)整體,進(jìn)行SOC估計(jì)。首先建立電池等效電路模型并根據(jù)采集的電池組放電實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),利用遞推最小二乘法對(duì)電池模型參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí),之后對(duì)電池組SOC進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)建立的等效電路模型確定電池系統(tǒng)狀態(tài)方程,并結(jié)合模型參數(shù)辨識(shí)的結(jié)果及電池組實(shí)測(cè)得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),應(yīng)用粒子濾波完成電池組SOC狀態(tài)的動(dòng)態(tài)估計(jì),并把估計(jì)結(jié)果與擴(kuò)展卡爾曼濾波算法估計(jì)結(jié)果做了比較,表明基于粒子濾波的電池組SOC估計(jì)方法的效果更好,估計(jì)結(jié)果更準(zhǔn)確。在確定了電池組剩余容量狀態(tài)之后,為對(duì)電動(dòng)汽車剩余里程進(jìn)行預(yù)測(cè),就需要對(duì)車輛未來行駛能耗進(jìn)行估計(jì)。本文中提出了一種基于車輛過去平均行駛能耗預(yù)測(cè)未來平均行駛能耗的方法,利用支持向量機(jī)回歸理論,對(duì)能耗差異與車輛行駛工況變化之間的關(guān)系進(jìn)行分析。在確定了未來行駛能耗需求之后,基于SOC值計(jì)算電池的剩余能量值,將兩者結(jié)合估算出電動(dòng)汽車剩余可行駛里程。最后通過仿真實(shí)驗(yàn),證明了應(yīng)用該方法能達(dá)到比較好的里程估計(jì)效果。
[Abstract]:With the increasing of environmental pollution and the decreasing of petroleum resources, the problem of environmental protection and energy saving has been paid more and more attention. In order to change this situation, governments and auto manufacturers all over the world. Compared with the existing kinds of new energy vehicles, pure electric vehicles have more obvious advantages than other new energy vehicles. Has become the industry research and development hotspot. But because many key technologies have not yet broken through. There are still many problems in the system. Among these key technologies are the on-board power supply technology-battery energy management. Estimating the battery SOC status and vehicle driving mileage are two important functions of the energy management system. Accurate SOC state value is the basis of residual mileage prediction for electric vehicles. It can provide drivers with driving range information in real time and improve the users' confidence in the use of electric vehicles. It can estimate the battery SOC accurately and predict the remaining driving mileage of the vehicle, which can greatly promote the popularity of electric vehicles. In order to promote the development of electric vehicles, the two problems are discussed separately in this paper. At present, the research of SOC estimation is mainly focused on the battery cell, but the on-board power battery is composed of a lot of single cells. How to estimate the residual capacity of the battery pack is an important research topic. In this paper, the battery pack is regarded as a whole by theoretical analysis using the actual experimental data of the battery pack. Firstly, the equivalent circuit model of the battery is established and the parameters of the battery model are identified by using the recursive least square method according to the collected discharge experimental data. Then the SOC of the battery pack is estimated. According to the established equivalent circuit model, the state equation of the cell system is determined, and combined with the result of the model parameter identification and the experimental data of the battery pack measured. The particle filter is used to complete the dynamic estimation of the SOC state of the battery pack, and the estimation results are compared with the estimation results of the extended Kalman filter (EKF) algorithm. The results show that the SOC estimation method based on particle filter is more effective and accurate. After determining the residual capacity state of battery pack, the residual mileage of electric vehicle is predicted. It is necessary to estimate the vehicle energy consumption in the future. In this paper, a method based on the vehicle energy consumption in the past to predict the future average driving energy consumption is proposed, and the support vector machine regression theory is used. The relationship between energy consumption difference and vehicle driving condition change is analyzed. After determining the future driving energy consumption demand, the residual energy value of the battery is calculated based on the SOC value. The residual mileage of electric vehicle is estimated by combining the two methods. Finally, the simulation results show that the proposed method can achieve better mileage estimation results.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U469.72

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本文編號(hào)：1443657