本文關鍵詞：電動汽車動力電池荷電狀態(tài)（SOC）的估算方法研究

  更多相關文章： 電動汽車 動力電池 荷電狀態(tài) 在線LS-SVM CARMA模型 前饋-反饋補償

【摘要】：環(huán)境污染、能源危機以及能源安全等問題的日益突出,使新能源電動汽車的研究已成為全世界關注的焦點。在電動汽車的動力電池管理系統(tǒng)中,電池荷電狀態(tài)(State of Charge,簡稱SOC)是均衡控制技術、快速充放電管理、長壽命和安全運行等不可或缺的參數(shù)。因此準確地估算動力電池的SOC對促進電動汽車的發(fā)展有著巨大的意義。電池的SOC與電壓、電流等可通過傳感器直接測得的參數(shù)不同,它只能通過其它方法間接獲取。本文針對電動汽車動力電池荷電狀態(tài)SOC的估算,主要研究工作如下:(1)設計一種改進的最小二乘支持向量機(LS-SVM),動態(tài)地調整模型參數(shù),對電池的開路電壓(OCV)進行在線實時估計;通過SOC與OCV的關系確定初值,采用經(jīng)典的安時積分法估算SOC;并利用OCV的偏差信息對電池SOC進行修正補償,有效地補償擬合誤差和安時積分法產(chǎn)生的累計誤差。仿真實驗結果表明,在線LS-SVM算法能準確地逼近實際SOC值,平均相對誤差為1.2793%。(2)將前饋和反饋思想引入動力電池SOC的估計中,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償?shù)腟OC估算方法�？紤]到電池的循環(huán)充放電以及在一定的溫度范圍內等條件下,1)充分考慮到電壓電流的測量誤差,以得到的CARMA結構的電池模型估計電池的開路電壓OCV;2)與高價多項式逼近方法不同,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡高精度擬合OCV-SOC之間的強非線性;3)電池的OCV-SOC曲線能表現(xiàn)出良好的一致性,故該文采用由開路電壓OCV估算電池的SOC。針對鋰電池的OCV-SOC曲線存在平坦特性,使得其對OCV的測量誤差進行了放大,造成基于OCV估算的SOC存在較大誤差這一挑戰(zhàn)性問題,該文重點對OCV-SOC曲線的平坦區(qū)域,分析了ΔSOC-OCV(端電壓)的關系特性,采用端電壓偏差分別對SOC進行前饋和反饋補償,提高基于OCV的SOC估算方法的精度。實驗數(shù)據(jù)的仿真結果表明,該算法的估算精度明顯優(yōu)于其它估算方法。
【關鍵詞】：電動汽車 動力電池 荷電狀態(tài) 在線LS-SVM CARMA模型 前饋-反饋補償
【學位授予單位】：桂林電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM912;U469.72
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-16
• §1.1 電動汽車發(fā)展概況9-11
• §1.2 課題研究背景及意義11-12
• §1.3 課題國內外的研究現(xiàn)狀12-13
• §1.3.1 動力電池的國內外研究現(xiàn)狀12-13
• §1.3.2 動力電池SOC估算的研究現(xiàn)狀13
• §1.4 課題來源和動力電池13-15
• §1.5 課題主要研究內容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 安時法17-18
• §2.2.3 內阻法18
• §2.2.4 開路電壓法18
• §2.2.5 線性模型法18-19
• §2.2.6 負載電壓法19
• §2.2.7 模糊控制算法19
• §2.2.8 神經(jīng)網(wǎng)絡法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21-22
• 第三章 動力電池模型選擇22-27
• §3.1 動力電池模型的概述22-25
• §3.1.1 電化學模型22-23
• §3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型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26-27
• 第四章 基于在線LS-SVM的動力電池SOC估算方法研究27-41
• §4.1 動力電池建模及參數(shù)辨識27-28
• §4.1.1 參數(shù)開路電壓Uoc的辨識27-28
• §4.1.2 建立Uoc-SOC的關系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 動力電池SOC估算31
• §4.2.3 動力電池SOC修正與誤差補償31-32
• §4.3 實驗與仿真結果32-40
• §4.3.1 電池實驗平臺32
• §4.3.2 工況實驗32-36
• §4.3.3 仿真結果36-40
• §4.4 本章小結40-41
• 第五章 基于CARMA模型與前饋-反饋補償?shù)膭恿﹄姵豐OC估算方法研究41-58
• §5.1 動力電池CARMA結構的電池模型建模及參數(shù)辨識41-43
• §5.1.1 CARMA結構的電池模型41-42
• §5.1.2 CARMA結構的電池模型參數(shù)辨識42-43
• §5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡擬合OCV-SOC關系43-44
• §5.3 基于端電壓偏差補償?shù)腟OC估算44-47
• §5.3.1 鋰電池SOC-OCV關系分析44-45
• §5.3.2 基于端電壓偏差補償?shù)腟OC估算45-46
• §5.3.3 端電壓偏差前饋補償46
• §5.3.4 端電壓偏差前饋-反饋補償46-47
• §5.4 實驗和仿真結果47-57
• §5.4.1 基于ARMA結構的電池模型和CARMA結構的電池模型的SOC估算結果分析48-50
• §5.4.2 OCV-SOC映射關系的多項式擬合和BP神經(jīng)網(wǎng)絡擬合分析50-54
• §5.4.3 基于OCV的SOC估算與帶有前饋補償?shù)腟OC估算結果分析54-55
• §5.4.4 基于前饋補償和前饋-反饋補償?shù)腟OC估算結果分析55-57
• §5.5 本章小結57-58
• 第六章 總結與展望58-60
• §6.1 研究工作總結58-59
• §6.2 工作展望59-60
• 參考文獻60-68
• 致謝68-69
• 作者在讀研期間已發(fā)表論文69

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