本文關(guān)鍵詞：基于UKF的電動(dòng)汽車鋰離子電池的SOC估算

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【摘要】：全球汽車工業(yè)正面臨能源短缺和環(huán)境污染等問題的巨大挑戰(zhàn),發(fā)展電動(dòng)汽車已經(jīng)成為推動(dòng)傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要措施。電池作為電動(dòng)汽車的能量來源,對其剩余電量(State of Charge, SOC)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)是電動(dòng)汽車發(fā)展的核心技術(shù)之一,它不僅可以從理論上避免對電池的過充和過放,更可以為駕駛者的安全帶來保障。本文主要的工作內(nèi)容如下：1、通過對當(dāng)前各類常用電池的性能進(jìn)行分析比對,本文最終確定用鋰離子電池來實(shí)現(xiàn)SOC估算方法的研究,同時(shí)分析各種估算方法的研究現(xiàn)狀,選擇應(yīng)用卡爾曼濾波算法來估算電池SOC。2、本文是基于二階Thevenin等效電路模型來完成對鋰離子電池SOC的估算,通過對Simulink中的電池模塊進(jìn)行放電試驗(yàn),并以最小二乘法為基本準(zhǔn)則,對模型中的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),從而完成對模型的建立及精度驗(yàn)證。3、結(jié)合所搭建的二階Thevenin等效電路模型及其參數(shù)辨識(shí)結(jié)果,分別應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法和無跡卡爾曼濾波算法對電池SOC估算,同時(shí)針對狀態(tài)噪聲和觀測噪聲可變的問題,本文引入自適應(yīng)協(xié)方差匹配的方法對誤差進(jìn)行調(diào)節(jié)。在Matlab中進(jìn)行仿真試驗(yàn),由仿真結(jié)果可知,在相同的條件下對鋰離子電池的SOC進(jìn)行估算,無跡卡爾曼濾波算法有更高的估算精度,且加入自適應(yīng)協(xié)方差匹配算法后對電池SOC的估算誤差更小。4、在高級車輛仿真軟件ADVISOR (Advanced Vehicle SimulatOR)的仿真環(huán)境中,選擇電動(dòng)汽車模式分別輸入整車參數(shù)和仿真參數(shù),并進(jìn)行參數(shù)配置和建模,本文選擇CYC-UDDS、CYC-NYCC工況來進(jìn)行道路仿真試驗(yàn),由試驗(yàn)所得的電流等數(shù)據(jù)來驗(yàn)證擴(kuò)展卡爾曼濾波算法和無跡卡爾曼濾波算法估算鋰離子電池SOC的有效性,試驗(yàn)結(jié)果表明在實(shí)際電動(dòng)汽車環(huán)境中,大電流的工作條件下,兩種算法都能較好的估算鋰離子電池SOC,同樣無跡卡爾曼濾波算法具有明顯的優(yōu)勢,加入自適應(yīng)協(xié)方差匹配算法后對電池SOC估算效果會(huì)有顯著的改善。
【關(guān)鍵詞】：鋰離子電池 Thevenin等效電路 無跡卡爾曼濾波 ADVISOR
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 選題背景及意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容13-14
• 第2章 鋰離子電池概況14-19
• 2.1 鋰離子電池工作原理14-15
• 2.2 鋰離子電池的主要參數(shù)15-18
• 2.2.1 電壓15
• 2.2.2 電池內(nèi)阻15
• 2.2.3 電池容量15-16
• 2.2.4 荷電狀態(tài)16
• 2.2.5 電池組一致性16-18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 第3章 鋰離子電池模型的建立19-32
• 3.1 鋰離子電池模型的選擇19-21
• 3.2 Thevenin模型建立及參數(shù)辨識(shí)21-28
• 3.2.1 模型階數(shù)的確定21-22
• 3.2.2 開路電壓曲線辨識(shí)22-26
• 3.2.3 RC參數(shù)辨識(shí)26-28
• 3.3 模型驗(yàn)證28-31
• 3.3.1 電池的狀態(tài)空間模型28
• 3.3.2 仿真試驗(yàn)28-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 基于AUKF的SOC估計(jì)算法的實(shí)現(xiàn)32-45
• 4.1 無跡卡爾曼濾波理論32-38
• 4.1.1 卡爾曼濾波理論32-33
• 4.1.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法33-34
• 4.1.3 無跡卡爾曼濾波算法34-38
• 4.1.4 系統(tǒng)誤差和觀測誤差的自適應(yīng)匹配38
• 4.2 鋰離子電池SOC估算仿真實(shí)現(xiàn)38-44
• 4.2.1 設(shè)計(jì)EKF和UKF濾波器38-40
• 4.2.2 基于EKF與UKF的SOC仿真實(shí)現(xiàn)40-42
• 4.2.3 基于AEKF與AUKF的SOC仿真實(shí)現(xiàn)42-44
• 4.3 本章小結(jié)44-45
• 第5章 基于ADVISOR的SOC估算仿真試驗(yàn)45-57
• 5.1 ADVISOR軟件環(huán)境及仿真原理介紹45-46
• 5.2 ADVISOR中電動(dòng)汽車的整車建模46-48
• 5.3 基于實(shí)際工況的SOC估計(jì)驗(yàn)證48-56
• 5.3.1 基于NYCC工況的SOC估計(jì)48-52
• 5.3.2 基于UDDS工況的SOC估計(jì)52-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 總結(jié)57-59
• 參考文獻(xiàn)59-62

【相似文獻(xiàn)】

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