發(fā)布時間：2021-05-15 15:35

　　目前各大汽車集團(tuán)均提出了“電動化”作為未來的發(fā)展方向。據(jù)2017年的市場數(shù)據(jù)顯示,中國電動車的銷量達(dá)到了60萬輛,大約占據(jù)了全球電動車銷量的一半,增長迅速,中國已贏得了市場先機(jī),占了較大的份額。電動車領(lǐng)域目前需要提高的技術(shù)之一就是動力電池及其管理系統(tǒng),因為它們對改善電動車體驗起著重要作用。電池的荷電狀態(tài)（state of charge,SOC）是整車控制器和電機(jī)控制器策略都需要參考的重要指標(biāo)。為了獲得較為精確的SOC估計值,需要根據(jù)電池特性建立較精確的數(shù)學(xué)模型,同時還需要更高精度的估計算法。在對動力電池在線模型的研究過程中,首先,對動力電池的特性進(jìn)行分析。既考慮能夠較為準(zhǔn)確地描述電池的特性,又考慮模型的計算成本,建立基于一階RC網(wǎng)絡(luò)的電池等效電路模型。將電池模型的數(shù)學(xué)關(guān)系式通過拉普拉斯變換和雙線性變換,改寫成差分方程的形式,并將其作為測量方程,應(yīng)用到模型參數(shù)在線辨識算法中。然后,分析被廣泛采用的模型參數(shù)離線辨識方法,將電池電壓變化通過指數(shù)擬合的方法得到等效電路模型的參數(shù)值。但在不同工況下,離線辨識得到的參數(shù)顯然適應(yīng)性不強(qiáng),為了提高模型的適應(yīng)性,避免根據(jù)大量試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定的弊端,決定將... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來源及研究的意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 模型參數(shù)辨識方法概述
        1.2.2 SOC估計方法研究概述
        1.2.3 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述簡析
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 動力電池建模
    2.1 常見的電池模型
    2.2 外特性及測試方案
        2.2.1 可用容量測試
        2.2.2 確定OCV-SOC關(guān)系
        2.2.3 電壓回彈特性
    2.3 電池模型建立
    2.4 本章小結(jié)
第3章 模型參數(shù)的辨識方法
    3.1 基于HPPC測試的離線辨識
    3.2 卡爾曼濾波方法在線辨識
        3.2.1 卡爾曼濾波算法流程
        3.2.2 卡爾曼濾波仿真驗證
    3.3 Hinf濾波方法在線辨識
        3.3.1 Hinf濾波算法流程
        3.3.2 Hinf濾波仿真驗證
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于在線模型的SOC估計
    4.1 擴(kuò)展卡爾曼方法估計SOC
        4.1.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法流程
        4.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波仿真驗證
    4.2 無跡卡爾曼方法估計SOC
        4.2.1 無跡變換
        4.2.2 無跡卡爾曼濾波算法流程
        4.2.3 無跡卡爾曼濾波仿真驗證
    4.3 平方根容積卡爾曼方法估計SOC
        4.3.1 球面徑向容積準(zhǔn)則
        4.3.2 平方根容積卡爾曼濾波算法流程
        4.3.3 平方根容積卡爾曼濾波仿真驗證
    4.4 本章小結(jié)
第5章 聯(lián)合估計算法試驗驗證
    5.1 試驗平臺建立
    5.2 在線模型驗證
    5.3 基于在線電池模型的聯(lián)合估計驗證
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新能源汽車 競相跨入“戰(zhàn)國時代”[J]. 王占鋒.  企業(yè)觀察家. 2018(01)
[2]基于電化學(xué)模型的鋰離子電池多尺度建模及其簡化方法[J]. 龐輝.  物理學(xué)報. 2017(23)
[3]電動汽車用電池的發(fā)展[J]. 劉弘偉,申彩英.  汽車工程師. 2017(04)
[4]電動汽車動力電池溫度在線估計方法[J]. 孫金磊,朱春波,李磊,李強(qiáng).  電工技術(shù)學(xué)報. 2017(07)
[5]鋰離子電池等效電路模型及參數(shù)辨識方法研究[J]. 曹麗鵬,謝陽,李玲玲,李玲玲.  電氣時代. 2017(02)
[6]優(yōu)化電池模型的自適應(yīng)Sigma卡爾曼荷電狀態(tài)估算[J]. 劉毅,譚國俊,何曉群.  電工技術(shù)學(xué)報. 2017(02)
[7]平方根采樣點卡爾曼濾波在磷酸鐵鋰電池組荷電狀態(tài)估算中的應(yīng)用[J]. 張金龍,佟微,漆漢宏,張純江.  中國電機(jī)工程學(xué)報. 2016(22)
[8]鋰離子電池等效電路模型的研究[J]. 張衛(wèi)平,雷歌陽,張曉強(qiáng).  電源技術(shù). 2016(05)
[9]采用等效電路的參數(shù)自適應(yīng)電池模型及電池荷電狀態(tài)估計方法[J]. 寧博,徐俊,曹秉剛,楊晴霞,王斌,許廣燦.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2015(10)
[10]鋰離子蓄電池PNGV等效電路模型構(gòu)建方法研究[J]. 寇睿媛,王順利,屈維.  電源世界. 2015(07)

博士論文
[1]基于數(shù)據(jù)模型融合的電動車輛動力電池組狀態(tài)估計研究[D]. 熊瑞.北京理工大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于變結(jié)構(gòu)濾波的動力電池荷電狀態(tài)估算方法研究[D]. 李爽.桂林電子科技大學(xué) 2017
[2]車載鋰離子動力電池荷電狀態(tài)與健康狀態(tài)估計研究[D]. 劉苗.山東大學(xué) 2017
[3]基于EKF的鋰離子蓄電池荷電狀態(tài)估算方法研究[D]. 張方亮.西南科技大學(xué) 2017
[4]基于改進(jìn)型PNGV等效模型的動力電池SOC估算方法的研究[D]. 孫張馳.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[5]考慮溫度影響的磷酸鐵鋰電池建模及SOC估算研究[D]. 曹成榮.合肥工業(yè)大學(xué) 2017
[6]FSEC電動賽車鋰離子動力電池狀態(tài)估計及均衡控制[D]. 壽學(xué)琦.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[7]基于H∞濾波算法的鋰離子電池SOC與SOH估計[D]. 陳岳航.電子科技大學(xué) 2016
[8]純電動汽車電池電量估計方法研究[D]. 肖偉.長春工業(yè)大學(xué) 2016
[9]基于H∞濾波器的鋰電池SOC估計與功率預(yù)測方法的研究[D]. 王莉.天津大學(xué) 2016
[10]鋰離子動力電池電化學(xué)建模與仿真[D]. 應(yīng)振華.吉林大學(xué) 2015



本文編號：3187892