本文關(guān)鍵詞：動力鋰離子電池組SOH估計(jì)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2013年

動力鋰離子電池組SOH估計(jì)方法研究

薛輝  

【摘要】：能源危機(jī)和環(huán)境污染已經(jīng)向人類敲響警鐘,因此如何替代傳統(tǒng)的燃油汽車成為人們一直以來爭論的話題。目前應(yīng)用動力鋰離子電池組作為動力源的電動汽車受到人們的高度關(guān)注和青睞,已經(jīng)成為新能源汽車的研究熱點(diǎn)。有關(guān)動力鋰離子電池組的研究除了圍繞動力鋰離子電池本身外,有關(guān)電池管理系統(tǒng)的研究也在進(jìn)行當(dāng)中,其中有關(guān)電池管理系統(tǒng)準(zhǔn)確估計(jì)鋰離子電池的健康狀況(State-of-Health,SOH)是當(dāng)前研究的薄弱環(huán)節(jié),已經(jīng)成為當(dāng)前電池管理系統(tǒng)的最大缺陷,直接影響到鋰離子電池組的實(shí)用性、經(jīng)濟(jì)性、安全性等方面。 電池組的健康狀況(State-of-Health, SOH)描述的是一個(gè)緩慢的、不可逆的變化過程,隨著循環(huán)使用次數(shù)的不斷增加,電池組的健康狀況會有下降的趨勢,實(shí)際上這種下降趨勢主要受到健康狀況下降最嚴(yán)重的單體電池的影響,因此通過電池管理系統(tǒng)準(zhǔn)確對電池組的健康狀況進(jìn)行估計(jì),對健康狀況下降達(dá)到臨界值的單體電池予以更換,可以有效延長電池組的使用壽命,節(jié)約成本,有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,同時(shí)也為動力電池的荷電狀態(tài)(State of Charge, SOC)估計(jì)、電池均衡系統(tǒng)等方面提供參考依據(jù),對于推動電動汽車事業(yè)的發(fā)展具有重要意義。 動力電池的SOC和SOH是電池兩個(gè)重要狀態(tài),然而與SOC的研究相比,有關(guān)SOH的研究相對滯后,估計(jì)方法也不太成熟,目前有關(guān)SOH的估計(jì)方法主要分為傳統(tǒng)和現(xiàn)代兩類,傳統(tǒng)的方法主要是以電池循環(huán)充放電試驗(yàn)為基礎(chǔ),對電池特性的變化情況進(jìn)行分析,從而估計(jì)電池的SOH,缺點(diǎn)是造成浪費(fèi)、試驗(yàn)周期長、不能在線實(shí)時(shí)測量等,不符合電動汽車的使用要求；在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上人們又研究了現(xiàn)代方法,該方法以不同的電池模型為基礎(chǔ),應(yīng)用模糊邏輯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法或者卡爾曼濾波算法等先進(jìn)算法對電池的SOH進(jìn)行估計(jì),并且收到了很好的實(shí)用效果,其中應(yīng)用卡爾曼濾波算法估計(jì)電池的SOH倍受關(guān)注。 本文的主要工作是首先論述了課題的研究背景以意義、動力電池SOH的研究現(xiàn)狀、鋰離子電池特性以及影響鋰離子電池SOH的副反應(yīng)過程,并且分析了能夠表征動力電池SOH的特征量,即電池的內(nèi)阻和額定容量,考慮算法估計(jì)過程的復(fù)雜性以及難易程度,單獨(dú)選擇內(nèi)阻作為分析對象；接著從電池成組后的角度分析了鋰離子電池組SOH的影響因素；然后通過對不同單體電池模型的分析,找出能夠充分體現(xiàn)電池內(nèi)阻變化關(guān)系的模型,并且在此基礎(chǔ)上結(jié)合“木桶原理”建立了電池組V_(min)。模型；接著在不同工況下對電池進(jìn)行充放電試驗(yàn),獲取有關(guān)數(shù)據(jù),通過最小二乘辨識法確定模型參數(shù),并且考慮將該方法應(yīng)用到電池SOH的估計(jì)當(dāng)中,一方面該方法符合電池內(nèi)阻的變化特性,可以用于定期檢測電池的SOH變化,一方面可以用于定期標(biāo)定電池模型的參數(shù),提高應(yīng)用模型的估計(jì)精度；最后,在MATLAB中建立電池模型,應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對電池的SOH進(jìn)行仿真估計(jì),首先嘗試用擴(kuò)展卡爾曼濾波算單獨(dú)對狀態(tài)量電池內(nèi)阻進(jìn)行仿真估計(jì),跟蹤效果較好后,在此基礎(chǔ)上加入SOC因素,采用雙擴(kuò)展卡爾曼濾波算法同時(shí)對電池內(nèi)阻及SOC進(jìn)行仿真估計(jì),最終完成對電池SOH的估計(jì)。 同時(shí)應(yīng)用最小二乘法及雙擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對動力鋰離子電池組的SOH進(jìn)行估計(jì),實(shí)現(xiàn)靜態(tài)估計(jì)與動態(tài)估計(jì)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)離線與在線相結(jié)合,提高系統(tǒng)可靠性以及估計(jì)精度。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TM912;U469.72
【目錄】：

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