隨著環(huán)境污染的加劇和化石能源的緊缺,發(fā)展電動(dòng)化或混動(dòng)化汽車已經(jīng)成為一種必然趨勢(shì)。其中,電池作為純電動(dòng)汽車的唯一動(dòng)力來(lái)源,電池相關(guān)技術(shù)的發(fā)展決定了電動(dòng)汽車行業(yè)的發(fā)展。為了保證純電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池安全可靠的工作,就必須對(duì)電池進(jìn)行必要的控制和管理,因此電池管理系統(tǒng)（battery management system,BMS）被得到廣泛的研究。BMS主要包含電池狀態(tài)（state of charge,SOC）估計(jì)、電池峰值功率（state of power,SOP）估計(jì)、電池健康狀態(tài)（state of health,SOH）估計(jì)和均衡策略模塊等。精確的SOC估計(jì)可以延長(zhǎng)電池壽命、提高單次充滿電的續(xù)航里程和防止電池發(fā)生起火爆炸等;精確的SOP估計(jì)有利于優(yōu)化電池功率分配、提高電池組的利用效率和防止電池過(guò)充或過(guò)放等。因此,本文以鋰電池的SOC估計(jì)和SOP為研究目標(biāo),開(kāi)展了以下研究:（1）介紹了鋰電池的種類和反應(yīng)的基本原理,并建立了鋰電池測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)�；诮⒌膶�(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行了一系列充放電實(shí)驗(yàn),對(duì)鋰電池內(nèi)阻、極化效應(yīng)、開(kāi)路電壓與SOC關(guān)系式等方面有了充分的了解。（2）根據(jù)對(duì)鋰電池充放電特性的探究結(jié)果,建立... 

【文章來(lái)源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

戴維南等效電路模型

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第3頁(yè)用。此時(shí)，需要建立一個(gè)簡(jiǎn)單的、并且高精度的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述鋰電池內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)。在此需求下，電池的等效電路模型被廣泛研究和應(yīng)用[18-21]。等效電路模型是由一個(gè)理想電壓源、若干個(gè)電容和電阻之間經(jīng)過(guò)串并聯(lián)組成的電路來(lái)描述鋰電池充放電的物理特性，并能較好的描述不同材料鋰電池的充放電特性，具有一定的普適性。目前，研究過(guò)程中常用的等效電路模型主要有：戴維南模型[4,22-24]、PNGV模型[25-27]、二階電阻電容（Resistor-Capacitor，RC）模型[10,28,29]。1.2.1.1戴維南模型戴維南等效電路模型是由一個(gè)電壓源、一個(gè)歐姆內(nèi)阻、一個(gè)RC回路組成的串聯(lián)電路。如圖1-1所示，Uoc表示理想電壓源，是鋰電池當(dāng)前狀態(tài)下的開(kāi)路電壓（Opencircuitvoltage，OCV），一般認(rèn)為與SOC存在非線性關(guān)系；R0表示歐姆內(nèi)阻，反映了剛出現(xiàn)充放電電流時(shí)的電壓突變過(guò)程；R1、C1組成的RC回路用來(lái)描述充放電過(guò)程中的極化效應(yīng)，即充放電過(guò)程中電壓的漸變過(guò)程。圖1-1戴維南等效電路模型1.2.1.2PNGV模型PNGV模型是一種常用的等效電路模型，由一個(gè)理想電壓源、一個(gè)歐姆內(nèi)阻、一個(gè)RC回路和一個(gè)大容量電容組成的串聯(lián)電路。如圖1-2所示，Uoc表示理想電壓源，表示鋰電池當(dāng)前狀態(tài)下的OCV，一般認(rèn)為與SOC存在非線性關(guān)系；R0表示歐姆內(nèi)阻，反映了剛出現(xiàn)充放電電流時(shí)的電壓突變過(guò)程；R1、C1組成的RC回路表示充放電過(guò)程中的極化效應(yīng)；C0描述負(fù)載電流時(shí)間累積引起的OCV變化現(xiàn)象。圖1-2PNGV電路模型1.2.1.3二階RC模型二階RC等效電路模型是一個(gè)理想電壓源，一個(gè)歐姆內(nèi)阻，兩個(gè)RC回路組成的串聯(lián)電路。如圖1-3所示，Uoc表示理想電壓源，表示鋰電池當(dāng)前狀態(tài)下的開(kāi)路電壓，一

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第4頁(yè)般認(rèn)為與SOC存在非線性關(guān)系；R0表示歐姆內(nèi)阻，反映了剛出現(xiàn)充放電電流時(shí)的電壓突變過(guò)程；鋰電池的極化現(xiàn)象更細(xì)致地可以分為濃差極化和電化學(xué)極化，其中，R1C1描述了鋰電池在充放電過(guò)程中的濃差極化現(xiàn)象，即鋰電池端電壓快速上升和快速下降的過(guò)程（不是電壓突變過(guò)程）；鋰電池在充放電過(guò)程中的電化學(xué)極化現(xiàn)象則用R2C2進(jìn)行描述，即鋰電池端電壓緩慢上升和緩慢下降的過(guò)程。圖1-3二階RC電路模型在以往的SOC估計(jì)方法的研究中，上述的等效電路模型都取得了較好的結(jié)果。但隨著電動(dòng)汽車行業(yè)的發(fā)展，對(duì)SOC估計(jì)精度要求越來(lái)越高，上述模型的精度已經(jīng)不能滿足更高SOC估計(jì)精度建模的要求，需要尋求精度更高的電池模型。1.2.2參數(shù)辨識(shí)方法研究現(xiàn)狀鋰電池的等效電路模型經(jīng)過(guò)參數(shù)辨識(shí)可以用來(lái)描述鋰電池的物理特性。參數(shù)辨識(shí)的好壞決定了所建立的電池模型誤差的大小，從而影響狀態(tài)估計(jì)的精度。一組不合適的參數(shù)將導(dǎo)致?tīng)顟B(tài)估計(jì)結(jié)果的發(fā)散，使?fàn)顟B(tài)估計(jì)失去意義，甚至可能引起安全事故的發(fā)生。因此為了精確地估計(jì)電池的SOC，選擇合適的參數(shù)辨識(shí)方法是非常重要的。電池等效電路模型的參數(shù)辨識(shí)方法一般可以劃分為兩種，分別是離線參數(shù)辨識(shí)和在線參數(shù)辨識(shí)。離線參數(shù)辨識(shí)方法通過(guò)使用最小二乘法對(duì)實(shí)驗(yàn)得到的電流和電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，從而得到全局最優(yōu)解，并將辨識(shí)得到的結(jié)果作為鋰電池全壽命周期和全SOC范圍下的模型參數(shù)（即參數(shù)值不變），模型誤差一般小于100mV。在線參數(shù)辨識(shí)方法則不同，最大的區(qū)別就是它可以實(shí)時(shí)更新模型參數(shù)，其中雙擴(kuò)展卡爾曼濾波器[30]就是一種常用的在線參數(shù)估計(jì)方法，具體實(shí)施步驟如下：（1）利用離線參數(shù)辨識(shí)的方法得到電池模型參數(shù)的初始值；（2）基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器（ExtendedKalmanFilter，

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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