本文關(guān)鍵詞：大學(xué)生純電動方程式賽車電池剩余電量估算

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【摘要】：SOC(State Of Charge)是電池管理系統(tǒng)(BMS)中提供最優(yōu)性能和安全的重要參數(shù),是其容量的直接反映,既可為駕駛員提供續(xù)航里程信息,又可為電池組管理和維護(hù)提供依據(jù)。因此精確的SOC估算對提高電池的能量利用效率以及防止電池過度充電/過度放電是必不可少的。為了響應(yīng)國家新能源汽車發(fā)展政策,中國大學(xué)生方程式汽車大賽(Formula SAE,FSAE)純電動賽車比賽應(yīng)運而生。大賽工況惡劣,由于比賽規(guī)則的限制,需要賽車具有很高的安全性和可靠性,在這種情況下賽車動力電池的SOC估算就顯得尤為重要。本文以安靠公司所提供的2000mA的18650型磷酸鐵鋰電池為研究對象,詳細(xì)介紹了磷酸鐵鋰電池的工作原理及參數(shù),對電池的開路電壓特性進(jìn)行了分析,建立了戴維南模型,采用指數(shù)擬合的方法對模型中的參數(shù)進(jìn)行辨識。在MATLAB/Simulink軟件中實現(xiàn)電池模型并對模型進(jìn)行脈沖及自定義充放電工況下的仿真。仿真結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)擬合較好,驗證了電池模型及參數(shù)辨識的準(zhǔn)確性。在對常用的SOC(State of Charge)估算方法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,選用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法作為本文SOC估算方法。由于卡爾曼濾波所得到的電池的SOC估算值只會收斂于當(dāng)前所建立的電池模型,這對模型精確度的要求很高。因此將Ah-EKF與電池模型相結(jié)合,選定各主要變量及模型的具體形式,在算法遞推作用下進(jìn)行SOC估算。在MATLAB/Simulink軟件中對兩種估算算法進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果與試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,結(jié)果表明Ah-EKF算法的SOC估算誤差不超過4%,估算精度更高。基于ADVISOR軟件建立電池組和大學(xué)生純電動方程式賽車整車模型。分別選取CYC_IM240、CYC_CUMMUTER和CYC_HWFET三種道路行駛工況進(jìn)行仿真,得到鋰電池組的SOC、電流以及溫度曲線,通過大學(xué)生純電動方程式賽車實車試驗對比,表明建立的模型有一定的合理性。
【關(guān)鍵詞】：FSAE 磷酸鐵鋰電池 SOC估算 Kalman濾波 戴維南模型
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U469.696
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-16
• 1.1. 課題研究背景及意義8-9
• 1.1.1. 新能源汽車的概述8
• 1.1.2. 中國大學(xué)生方程式汽車大賽的意義8-9
• 1.2. 動力電池概述9-10
• 1.3. 電池管理系統(tǒng)的概述10-12
• 1.4. 電池管理系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4.1. 國外電池管理系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4.2. 國內(nèi)電池管理系統(tǒng)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.5. 論文主要研究內(nèi)容14-16
• 2. 磷酸鐵鋰電池16-26
• 2.1. 磷酸鐵鋰電池的工作原理17-18
• 2.2. 磷酸鐵鋰電池的參數(shù)18-19
• 2.3. 大學(xué)生純電動方程式賽車動力電池19-25
• 2.3.1. 電池類型的選取19-21
• 2.3.2. 電池參數(shù)的確定21-24
• 2.3.3. 電池放置與尺寸確定24-25
• 2.3.4. 電池防護(hù)與隔離25
• 2.4. 本章小結(jié)25-26
• 3. 電池模型26-38
• 3.1. 電池模型的概述26-30
• 3.1.1. 線性模型26-27
• 3.1.2. Thevenin(戴維南)模型27
• 3.1.3. PNGV電池模型27-28
• 3.1.4. Massimo ceraolo動態(tài)模型28
• 3.1.5. 四階動態(tài)模型28-29
• 3.1.6. 復(fù)合模型29-30
• 3.2. 電池模型的建立30-37
• 3.2.1. 開路電壓與SOC關(guān)系30-33
• 3.2.2. 模型建立33-35
• 3.2.3. 模型參數(shù)的實驗方法35-37
• 3.3. 模型試驗與仿真37
• 3.4. 本章小結(jié)37-38
• 4. SOC定義及估算方法38-42
• 4.1. SOC的定義38
• 4.2. 常用SOC估算方法比較38-41
• 4.2.1. 開路電壓法38-39
• 4.2.2. 安時法39
• 4.2.3. 內(nèi)阻法39-40
• 4.2.4. Kalman濾波估算方法40
• 4.2.5. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法40-41
• 4.3. 本章小結(jié)41-42
• 5. 電池管理系統(tǒng)SOC估算策略42-52
• 5.1. 卡爾曼濾波42
• 5.2. 卡爾曼濾波器的原理42-46
• 5.3. 擴(kuò)展卡爾曼濾波46-47
• 5.4. 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的SOC仿真47-49
• 5.5. Ah-EKF估算SOC49-51
• 5.6. 本章小結(jié)51-52
• 6. 基于ADVISOR的SOC估計算法仿真實驗52-63
• 6.1. ADVISOR仿真軟件基本介紹52-53
• 6.2. 基于ADVISOR的純電動方程式賽車的整車模型搭建53-57
• 6.2.1. 搭建車身整體模塊53-54
• 6.2.2. 汽車電動機(jī)模塊的構(gòu)建54
• 6.2.3. 修改電動賽車的電池模塊54-55
• 6.2.4. 實驗所采用的循環(huán)道路工況55-57
• 6.3. 純電動車在實際工況下的SOC估計仿真驗證57-62
• 6.4. 本章小節(jié)62-63
• 7. 全文總結(jié)63-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 附錄圖表說明68-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果70-71
• 致謝71-72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：641864