本文關(guān)鍵詞： 電動車 電池荷電狀態(tài) Thevenin模型 參數(shù)識別 無跡卡爾曼濾波　出處：《遼寧工業(yè)大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著全球環(huán)境污染的日益嚴重以及世界各國不可再生能源的日益短缺,目前惡劣的環(huán)境問題給各個國家都來了不少的麻煩,由此引發(fā)世界各國對電動汽車的研究熱潮。而電動汽車最重要的部件是電池,電池的核心技術(shù)是電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)的估算;電池SOC估算的精準性越高,駕駛員可以對電池剩余狀態(tài)有一個更好的了解,同時也可以提高電池自身的性能與壽命,對電動汽車的未來有著重大的意義與研究價值。因此,本文以電池SOC的估算為研究對象,主要工作如下:首先,介紹了電動汽車的發(fā)展與現(xiàn)狀,引出動力電池是電動汽車的心臟,同時電池SOC估算是動力電池的核心技術(shù),簡單的介紹了電池SOC的估算現(xiàn)狀與方法。其次,分析及對比目前市場上幾種常用的動力電池,最終選取鋰電池為本文的研究對象,介紹了鋰電池的一些基本特性與工作原理,同時還介紹了對鋰電池SOC影響的幾種因素,如溫度、老化、充放電倍率等;接著介紹了幾種常用的動力電池SOC估算方法,諸如安時積分法、開路電壓法、卡爾曼濾波法等,最終選取無跡卡爾曼濾波法為電池SOC的估算方法。再次,介紹了幾種常用的電池模型,如Rint、Thevenin、PNGV等模型,分析這幾種模型的優(yōu)缺點,最后選取以Thevenin為基礎(chǔ),串聯(lián)一個RC等效電路的二階RC電池模型,通過實驗確定了開路電壓與電池SOC的對應(yīng)關(guān)系,同時對改進后的模型進行參數(shù)識別與驗證,確保改進后的模型可以較準確的模擬實際電池的狀態(tài)。最后,介紹卡爾曼濾波法的原理與無跡卡爾曼濾波的理論,無跡卡爾曼濾波算法主要適用于非線性系統(tǒng),恰好動力電池在實際使用過程中也是非線性的;它的主要原理是提出預(yù)估計值然后進行不斷的循環(huán)更新及選取最優(yōu)的估計結(jié)果,同時對誤差有修正作用,更接近于理論值;將實驗數(shù)據(jù)導(dǎo)入由MATLAB搭建的無跡卡爾曼濾波算法模型,對電池的SOC進行仿真與分析,將仿真結(jié)果與理論數(shù)值進行比較,得出無跡卡爾曼濾波算法對動力電池的估算有較高的準確性。
[Abstract]:With the increasing pollution of the global environment and the increasing shortage of non-renewable energy sources in various countries of the world, at present, the bad environmental problems have brought a lot of trouble to all countries. The most important component of an electric vehicle is a battery, the core of which is the estimation of the state of charge of the battery. The more accurate the battery SOC is, the more accurate the battery SOC is. The driver can have a better understanding of the remaining state of the battery, but also can improve the performance and life of the battery itself, which has great significance and research value for the future of electric vehicles. The main work of this paper is as follows: firstly, the development and present situation of electric vehicle are introduced, and the power battery is the heart of electric vehicle, and the SOC estimation of battery is the core technology of power battery. This paper briefly introduces the current situation and methods of estimating battery SOC. Secondly, it analyzes and compares several kinds of power batteries commonly used in the market at present. Finally, lithium battery is selected as the research object of this paper, and some basic characteristics and working principles of lithium battery are introduced. At the same time, several factors affecting the SOC of lithium battery are introduced, such as temperature, aging, charge / discharge rate, and so on, and then introduces several commonly used SOC estimation methods of power battery, such as an hour integration method, open circuit voltage method, Kalman filter method and so on. Finally, the unscented Kalman filter method is selected as the estimation method of battery SOC. Thirdly, several commonly used battery models, such as RintTevenin PNGV and so on, are introduced, the advantages and disadvantages of these models are analyzed, and finally, based on Thevenin, several battery models are selected. The second order RC battery model is connected with a RC equivalent circuit. The relationship between the open circuit voltage and the SOC of the battery is determined by experiments, and the parameters of the improved model are identified and verified. Finally, the principle of Kalman filter and the theory of unscented Kalman filter are introduced. The unscented Kalman filter algorithm is mainly suitable for nonlinear systems. The main principle of the battery is to put forward the pre-estimated value and then carry on the continuous cycle renewal and select the best estimation result, at the same time it has the correction function to the error, which is closer to the theoretical value. The experimental data are imported into the unscented Kalman filter algorithm model built by MATLAB, and the SOC of the battery is simulated and analyzed. The simulation results are compared with the theoretical values. It is concluded that the unscented Kalman filter algorithm has a high accuracy in estimating the power cell.
【學位授予單位】：遼寧工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72

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本文編號：1513152