發(fā)布時(shí)間：2017-08-12 23:27

  本文關(guān)鍵詞：電動(dòng)汽車動(dòng)力電池荷電狀態(tài)（SOC）的估算方法研究

  更多相關(guān)文章： 電動(dòng)汽車 動(dòng)力電池 荷電狀態(tài) 在線LS-SVM CARMA模型 前饋-反饋補(bǔ)償

【摘要】：環(huán)境污染、能源危機(jī)以及能源安全等問(wèn)題的日益突出,使新能源電動(dòng)汽車的研究已成為全世界關(guān)注的焦點(diǎn)。在電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池管理系統(tǒng)中,電池荷電狀態(tài)(State of Charge,簡(jiǎn)稱SOC)是均衡控制技術(shù)、快速充放電管理、長(zhǎng)壽命和安全運(yùn)行等不可或缺的參數(shù)。因此準(zhǔn)確地估算動(dòng)力電池的SOC對(duì)促進(jìn)電動(dòng)汽車的發(fā)展有著巨大的意義。電池的SOC與電壓、電流等可通過(guò)傳感器直接測(cè)得的參數(shù)不同,它只能通過(guò)其它方法間接獲取。本文針對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池荷電狀態(tài)SOC的估算,主要研究工作如下:(1)設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM),動(dòng)態(tài)地調(diào)整模型參數(shù),對(duì)電池的開(kāi)路電壓(OCV)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)估計(jì);通過(guò)SOC與OCV的關(guān)系確定初值,采用經(jīng)典的安時(shí)積分法估算SOC;并利用OCV的偏差信息對(duì)電池SOC進(jìn)行修正補(bǔ)償,有效地補(bǔ)償擬合誤差和安時(shí)積分法產(chǎn)生的累計(jì)誤差。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在線LS-SVM算法能準(zhǔn)確地逼近實(shí)際SOC值,平均相對(duì)誤差為1.2793%。(2)將前饋和反饋思想引入動(dòng)力電池SOC的估計(jì)中,提出一種基于CARMA模型并分別采用端電壓偏差前饋和反饋補(bǔ)償?shù)腟OC估算方法。考慮到電池的循環(huán)充放電以及在一定的溫度范圍內(nèi)等條件下,1)充分考慮到電壓電流的測(cè)量誤差,以得到的CARMA結(jié)構(gòu)的電池模型估計(jì)電池的開(kāi)路電壓OCV;2)與高價(jià)多項(xiàng)式逼近方法不同,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高精度擬合OCV-SOC之間的強(qiáng)非線性;3)電池的OCV-SOC曲線能表現(xiàn)出良好的一致性,故該文采用由開(kāi)路電壓OCV估算電池的SOC。針對(duì)鋰電池的OCV-SOC曲線存在平坦特性,使得其對(duì)OCV的測(cè)量誤差進(jìn)行了放大,造成基于OCV估算的SOC存在較大誤差這一挑戰(zhàn)性問(wèn)題,該文重點(diǎn)對(duì)OCV-SOC曲線的平坦區(qū)域,分析了ΔSOC-OCV(端電壓)的關(guān)系特性,采用端電壓偏差分別對(duì)SOC進(jìn)行前饋和反饋補(bǔ)償,提高基于OCV的SOC估算方法的精度。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果表明,該算法的估算精度明顯優(yōu)于其它估算方法。
【關(guān)鍵詞】：電動(dòng)汽車 動(dòng)力電池 荷電狀態(tài) 在線LS-SVM CARMA模型 前饋-反饋補(bǔ)償
【學(xué)位授予單位】：桂林電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM912;U469.72
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-16
• §1.1 電動(dòng)汽車發(fā)展概況9-11
• §1.2 課題研究背景及意義11-12
• §1.3 課題國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀12-13
• §1.3.1 動(dòng)力電池的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• §1.3.2 動(dòng)力電池SOC估算的研究現(xiàn)狀13
• §1.4 課題來(lái)源和動(dòng)力電池13-15
• §1.5 課題主要研究?jī)?nèi)容15-16
• 第二章 現(xiàn)有SOC估算方法綜述16-22
• §2.1 SOC的經(jīng)典定義16
• §2.2 SOC估算方法16-21
• §2.2.1 放電法16-17
• §2.2.2 安時(shí)法17-18
• §2.2.3 內(nèi)阻法18
• §2.2.4 開(kāi)路電壓法18
• §2.2.5 線性模型法18-19
• §2.2.6 負(fù)載電壓法19
• §2.2.7 模糊控制算法19
• §2.2.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法19-20
• §2.2.9 卡爾曼濾波法20-21
• §2.2.10 粒子濾波算法21
• §2.3 本章小結(jié)21-22
• 第三章 動(dòng)力電池模型選擇22-27
• §3.1 動(dòng)力電池模型的概述22-25
• §3.1.1 電化學(xué)模型22-23
• §3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型23
• §3.1.3 交流阻抗模型23-24
• §3.1.4 等效電路模型24-25
• §3.2 電池模型選擇25-26
• §3.3 本章小結(jié)26-27
• 第四章 基于在線LS-SVM的動(dòng)力電池SOC估算方法研究27-41
• §4.1 動(dòng)力電池建模及參數(shù)辨識(shí)27-28
• §4.1.1 參數(shù)開(kāi)路電壓Uoc的辨識(shí)27-28
• §4.1.2 建立Uoc-SOC的關(guān)系28
• §4.2 基于在線LS-SVM的電池SOC估算28-32
• §4.2.1 建立在線LS-SVM模型28-31
• §4.2.2 動(dòng)力電池SOC估算31
• §4.2.3 動(dòng)力電池SOC修正與誤差補(bǔ)償31-32
• §4.3 實(shí)驗(yàn)與仿真結(jié)果32-40
• §4.3.1 電池實(shí)驗(yàn)平臺(tái)32
• §4.3.2 工況實(shí)驗(yàn)32-36
• §4.3.3 仿真結(jié)果36-40
• §4.4 本章小結(jié)40-41
• 第五章 基于CARMA模型與前饋-反饋補(bǔ)償?shù)膭?dòng)力電池SOC估算方法研究41-58
• §5.1 動(dòng)力電池CARMA結(jié)構(gòu)的電池模型建模及參數(shù)辨識(shí)41-43
• §5.1.1 CARMA結(jié)構(gòu)的電池模型41-42
• §5.1.2 CARMA結(jié)構(gòu)的電池模型參數(shù)辨識(shí)42-43
• §5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合OCV-SOC關(guān)系43-44
• §5.3 基于端電壓偏差補(bǔ)償?shù)腟OC估算44-47
• §5.3.1 鋰電池SOC-OCV關(guān)系分析44-45
• §5.3.2 基于端電壓偏差補(bǔ)償?shù)腟OC估算45-46
• §5.3.3 端電壓偏差前饋補(bǔ)償46
• §5.3.4 端電壓偏差前饋-反饋補(bǔ)償46-47
• §5.4 實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果47-57
• §5.4.1 基于ARMA結(jié)構(gòu)的電池模型和CARMA結(jié)構(gòu)的電池模型的SOC估算結(jié)果分析48-50
• §5.4.2 OCV-SOC映射關(guān)系的多項(xiàng)式擬合和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合分析50-54
• §5.4.3 基于OCV的SOC估算與帶有前饋補(bǔ)償?shù)腟OC估算結(jié)果分析54-55
• §5.4.4 基于前饋補(bǔ)償和前饋-反饋補(bǔ)償?shù)腟OC估算結(jié)果分析55-57
• §5.5 本章小結(jié)57-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• §6.1 研究工作總結(jié)58-59
• §6.2 工作展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-68
• 致謝68-69
• 作者在讀研期間已發(fā)表論文69

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