隨著環(huán)境問題愈演愈烈,世界各國就發(fā)展新能源汽車達成共識,我國更是將其列為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一。新能源汽車中,電動汽車成為關注的焦點,電池和電池管理系統(tǒng)（BMS,Battery Management System）作為電動汽車的核心部件,其相關技術直接制約著電動車的發(fā)展。其中,電池荷電狀態(tài)（SOC）估計作為BMS的核心技術更是當前研究的熱點問題。本文基于國產(chǎn)某三元鋰離子電池,圍繞電池荷電狀態(tài)估計問題展開研究,主要做了以下工作:首先,深入了解了鋰離子電池的結構與工作原理,總結概括了現(xiàn)有的各鋰離子電池模型的優(yōu)點和不足,選取了能精確模擬電池充放電下電池外特性曲線的改進Thevenin等效電路模型。分析了影響電池模型精度的重要因素,如溫度、循環(huán)壽命、充放電倍率等因素,接著,做了相關實驗以獲取本文所選取的等效電路模型參數(shù)。然后,使用充電工況、HPPC工況和ECE工況驗證了模型的精度,實驗效果顯示:模型精度良好。其次,對卡爾曼濾波算法的原理、不足以及逐步改進的過程作了介紹,搭建了EKF和UKF模型,對比了兩者精度選擇了精度較好的UKF算法作為基礎算法。詳細介紹了UKF算法估計過程和原理,引入了模糊控制... 

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
        1.1.1 電動汽車發(fā)展概述
        1.1.2 動力電池發(fā)展概述
    1.2 電池管理系統(tǒng)
        1.2.1 BMS基本功能
        1.2.2 SOC估計的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容
第2章 鋰離子電池特性
    2.1 電池結構和工作原理
    2.2 常用的鋰離子電池模型
        2.2.1 電化學模型
        2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型
        2.2.3 等效電路模型
    2.3 本文所采用的電池模型
    2.4 等效電路模型影響因素
        2.4.1 溫度和充放電倍率
        2.4.2 循環(huán)次數(shù)
        2.4.3 自放電因素
    2.5 OCV-SOC曲線與參數(shù)辨識
        2.5.1 開路電壓與SOC關系特性
        2.5.2 參數(shù)辨識
    2.6 等效電池模型的驗證
        2.6.1 充電工況
        2.6.2 HPPC實驗工況
        2.6.3 動態(tài)工況
    2.7 本章小結
第3章 基于模糊自適應無跡卡爾曼算法估計電池SOC
    3.1 卡爾曼濾波理論
    3.2 擴展卡爾曼濾波算法
    3.3 無跡卡爾曼濾波算法
        3.3.1 UKF算法介紹
        3.3.2 基于UKF的 SOC估計算法原理
        3.3.3 基于UKF的 SOC估計算法仿真分析
    3.4 改進的模糊自適應無跡卡爾曼算法
        3.4.1 模糊自適應無跡卡爾曼算法原理
        3.4.2 HPPC工況驗證
        3.4.3 充電工況驗證
        3.4.4 動態(tài)工況驗證
    3.5 本章小結
第4章 算法驗證平臺搭建
    4.1 硬件整體方案確定
    4.2 主控單元電路
    4.3 監(jiān)測單元設計
        4.3.1 電流采樣模塊
        4.3.2 電壓和溫度采樣硬件
        4.3.3 電壓和溫度采樣程序
    4.4 通訊模塊設計
        4.4.1 SPI通訊模塊
        4.4.2 I~2C通訊
        4.4.3 SCI通訊模塊
    4.5 隔離模塊
    4.6 算法自動代碼生成
        4.6.1 應用MATLAB生成模糊控制查詢表
        4.6.2 模型封裝
        4.6.3 參數(shù)配置
    4.7 主程序設計
    4.8 本章小結
第5章 算法臺架試驗
    5.1 電池實驗平臺
    5.2 實驗測試結果和分析
        5.2.1 調試過程
        5.2.2 充電工況
        5.2.3 脈沖放電工況
        5.2.4 ECE工況
    5.3 本章小結
總結與展望
參考文獻
附錄A (攻讀學位期間所發(fā)表的學術論文目錄)
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]霍爾傳感器在電流檢測中的應用[J]. 石靜波.  電子測試. 2018(12)
[2]EKF與UKF的目標跟蹤算法應用與對比[J]. 唐哲,王庭軍,陳志豪.  無線互聯(lián)科技. 2018(08)
[3]固態(tài)鋰電池技術發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 王薛超,曹耀光,金茂菁.  科技中國. 2018(01)
[4]基于改進PNGV模型的動力鋰電池SOC精確估計[J]. 鄧磊,李小謙,吳浩偉,姚川,汪曉峰.  電源技術. 2017(10)
[5]基于ADS1115多通道低功耗環(huán)境參數(shù)檢測系統(tǒng)設計[J]. 李長才,肖金球,華猛.  蘇州科技大學學報(工程技術版). 2017(03)
[6]基于大規(guī)模訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的微小故障在線檢測[J]. 司文杰,楊飛飛.  計算機科學. 2017(02)
[7]一種嵌入式處理器間SPI總線通信優(yōu)化方法[J]. 白林亭,海鈺琳,李亞暉.  航空計算技術. 2016(06)
[8]基于卡爾曼濾波的電動汽車電池SOC估算方法研究[J]. 王麗平,畢紅雪.  機電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新. 2016(03)
[9]電動汽車動力電池荷電狀態(tài)估計方法探討[J]. 曾求勇,張鑫,范興明.  電測與儀表. 2014(24)
[10]鋰離子電池高溫擱置性能研究[J]. 司曉影,孫全,佘佩亮,武洪彬.  電池工業(yè). 2014(04)

博士論文
[1]動力電池組SOC在線估計模型與方法研究[D]. 高明煜.武漢理工大學 2013

碩士論文
[1]純電動物流車動力蓄電池系統(tǒng)荷電狀態(tài)的建模與估計[D]. 段云鵬.中國科學技術大學 2018
[2]礦用鋰電源管理系統(tǒng)及檢測平臺設計研究[D]. 龔蔣.中國礦業(yè)大學 2018
[3]動力鋰離子電池荷電狀態(tài)估計研究[D]. 楊陽.重慶交通大學 2018
[4]基于智能控制的永磁同步電機系統(tǒng)研究[D]. 程飛.湖南大學 2018
[5]電動汽車用鋰離子電池SOC估算方法研究[D]. 段洋.湖南大學 2018
[6]基于模型的純電動汽車動力電池SOC估計方法研究[D]. 田強.湖南大學 2018
[7]電動汽車鋰離子電池主動均衡系統(tǒng)的研究與設計[D]. 華彬.湖南大學 2018
[8]基于STFDEKF的鋰離子電池SOC估算[D]. 竇思遠.湖南大學 2018
[9]電動汽車LiFePO4電池SOC估計方法研究和電池管理系統(tǒng)設計[D]. 饒華兵.西南交通大學 2017
[10]基于UKF算法的電動汽車動力電池荷電狀態(tài)的研究[D]. 李靖.西安理工大學 2017



本文編號：3704414