本文關(guān)鍵詞：鋰離子動(dòng)力電池組管理系統(tǒng)的研究和設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 電池組管理系統(tǒng) 鋰離子電池 等效模型 參數(shù)辨識(shí) 荷電狀態(tài) 擴(kuò)展卡爾曼濾波

【摘要】：在當(dāng)前環(huán)境污染、能源枯竭等問題日益突出的背景下,世界各國都在加強(qiáng)合作,積極尋求新的發(fā)展方向,來保護(hù)環(huán)境和減少對石化能源的依賴。在交通領(lǐng)域,以新能源汽車發(fā)展最為迅猛,尤其是純電動(dòng)汽車的發(fā)展。鋰離子動(dòng)力電池以其比能量高、循環(huán)壽命長、環(huán)保等特點(diǎn)逐漸成為電動(dòng)汽車的動(dòng)力系統(tǒng)首選。由于鋰離子動(dòng)力電池組一般是由數(shù)量眾多的電池單體串并聯(lián)組成,因此需要電池管理系統(tǒng)(Battery-Management-System, BMS)對其進(jìn)行有效的監(jiān)測和管理,從而能夠確保動(dòng)力電池組高效、安全的運(yùn)行。電池管理系統(tǒng)是通過對動(dòng)力電池組的電壓、電流和溫度等參數(shù)的監(jiān)測,來實(shí)現(xiàn)電池組的充放電管理、安全保護(hù)、均衡控制以及荷電狀態(tài)(State-of-Charge, SOC)估算等功能。本文將對電池管理系統(tǒng)及其核心功能——基于模型的荷電狀態(tài)估算進(jìn)行深入研究。本文首先分析并研究了當(dāng)前電池管理系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀,然后結(jié)合鋰離子動(dòng)力電池的特點(diǎn),對鋰離子動(dòng)力電池進(jìn)行建模。通過對現(xiàn)有模型的對比分析,以及考慮電流、溫度等因素對電池容量的影響,本文提出建立以等效電路模型為基礎(chǔ)的改進(jìn)型參數(shù)自適應(yīng)動(dòng)力電池等效電路模型,并采用最小二乘法對所建立的電池模型進(jìn)行參數(shù)辨識(shí),然后通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的精度,結(jié)果表明該模型具有較好的仿真精度。其次,本文對當(dāng)前的主流荷電狀態(tài)估算算法進(jìn)行研究和分析,從估算精度、誤差累計(jì)和算法復(fù)雜度等方面綜合考慮,選擇了基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended-Kalman-Filter, EKF)的荷電狀態(tài)估算算法。結(jié)合本文提出的電池模型,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的荷電狀態(tài)估算算法具有較好的估算精度。最后,本文進(jìn)行電池管理系統(tǒng)的硬件部分和軟件部分的設(shè)計(jì),開發(fā)出電池管理系統(tǒng)樣機(jī),并基于LABVIEW設(shè)計(jì)出電池管理系統(tǒng)的上位機(jī)控制軟件。通過對動(dòng)力電池管理系統(tǒng)樣機(jī)進(jìn)行測試和驗(yàn)證,結(jié)果證明該系統(tǒng)具有較好的荷電狀態(tài)估算精度和管理功能。
【關(guān)鍵詞】：電池組管理系統(tǒng) 鋰離子電池 等效模型 參數(shù)辨識(shí) 荷電狀態(tài) 擴(kuò)展卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(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5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題的研究背景及意義11
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 國內(nèi)外電動(dòng)汽車的發(fā)展概況11-13
• 1.2.2 動(dòng)力電池的研究概況13-14
• 1.2.3 電池管理系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.4 電池模型的研究現(xiàn)狀15
• 1.2.5 電池SOC估算的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 本文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 電池管理系統(tǒng)的基本功能結(jié)構(gòu)19-25
• 2.1 電池管理系統(tǒng)的功能模塊19-22
• 2.1.1 電池狀態(tài)檢測19
• 2.1.2 電池狀態(tài)評(píng)估19-20
• 2.1.3 電池的安全保護(hù)20-21
• 2.1.4 能量優(yōu)化管理21
• 2.1.5 電池信息管理21-22
• 2.2 電池管理系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和整體設(shè)計(jì)22-24
• 2.2.1 一體化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)22-23
• 2.2.2 總分形式的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)23
• 2.2.3 電池管理系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第3章 鋰離子動(dòng)力電池的建模與仿真25-47
• 3.1 鋰離子電池工作原理25-27
• 3.2 動(dòng)力電池的外特性分析27-28
• 3.3 鋰離子動(dòng)力電池模型28-32
• 3.3.1 電化學(xué)模型28-29
• 3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型29-30
• 3.3.3 等效電路模型30-32
• 3.4 本文選用的模型32-34
• 3.5 模型參數(shù)辨識(shí)34-42
• 3.5.1 電池容量的獲取34-36
• 3.5.2 開路電壓與荷電狀態(tài)函數(shù)關(guān)系36-37
• 3.5.3 模型電路參數(shù)估算37-42
• 3.6 模型仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證42-45
• 3.6.1 仿真模型的搭建42-44
• 3.6.2 仿真模型的驗(yàn)證與分析44-45
• 3.7 本章小結(jié)45-47
• 第4章 基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的SOC估算算法47-57
• 4.1 SOC相關(guān)概念及定義47-48
• 4.2 常見SOC估算方法分析48-50
• 4.2.1 開路電壓法48-49
• 4.2.2 安時(shí)積分法49
• 4.2.3 內(nèi)阻法49-50
• 4.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法50
• 4.2.5 卡爾曼濾波算法原理50
• 4.3 基于EKF算法實(shí)現(xiàn)SOC估算50-53
• 4.3.1 經(jīng)典卡爾曼濾波算法50-52
• 4.3.2 EKF算法實(shí)現(xiàn)SOC估算過程52-53
• 4.3.3 參數(shù)對SOC估算算法的影響53
• 4.4 MATLAB仿真與結(jié)果分析53-55
• 4.4.1 正確初始SOC值的估算效果驗(yàn)證53-54
• 4.4.2 錯(cuò)誤初始SOC值的估算效果驗(yàn)證54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 第5章 動(dòng)力電池管理系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)57-71
• 5.1 BMS硬件設(shè)計(jì)方案57-58
• 5.2 BMS供電電源設(shè)計(jì)58-59
• 5.3 BMS監(jiān)測單元設(shè)計(jì)59-67
• 5.3.1 電壓采集單元設(shè)計(jì)59-63
• 5.3.2 電流采集單元設(shè)計(jì)63-66
• 5.3.3 溫度采集單元設(shè)計(jì)66-67
• 5.4 通信接口單元設(shè)計(jì)67-70
• 5.5 本章小結(jié)70-71
• 第6章 動(dòng)力電池管理系統(tǒng)軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)71-82
• 6.1 基于CCS5.5的微控制器程序設(shè)計(jì)71-73
• 6.1.1 檢測單元子程序設(shè)計(jì)71-72
• 6.1.2 SOC估算程序流程設(shè)計(jì)72-73
• 6.2 基于LABVIEW的上位機(jī)通信程序設(shè)計(jì)73-76
• 6.2.1 開發(fā)環(huán)境簡介73
• 6.2.2 上位機(jī)通信程序設(shè)計(jì)73-75
• 6.2.3 上位機(jī)軟件通信協(xié)議設(shè)計(jì)75-76
• 6.3 BMS實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和結(jié)果分析76-81
• 6.3.1 數(shù)據(jù)采集結(jié)果分析77-79
• 6.3.2 荷電狀態(tài)估算結(jié)果驗(yàn)證分析79-81
• 6.4 本章小結(jié)81-82
• 結(jié)論與展望82-84
• 參考文獻(xiàn)84-89
• 致謝89-90
• 附錄A (攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄)90

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