电动车用蓄电池组SOC的估算

发布时间：2017-10-10 09:37

  本文关键词：电动车用蓄电池组SOC的估算

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【摘要】：自改革开放以来,汽车的加速生产推动了社会经济的飞速发展,与此同时汽车的损耗和排放也导致了生态环境的大面积污染、全球气温的普遍上升,因此,向绿色节能方向发展成为了汽车技术的主要方向。近年来,各国均已认识到了新能源汽车对社会发展的前瞻性意义,用其代替传统内燃机汽车的研究一直是各界的研究热点。目前,我国发展的每类新能源汽车都有庞大的市场为其提供经济基础,市场的需求规模十分可观,作为新能源汽车的一个重要组成部分,电动车得到了国家的大力支持和发展,拥有巨大的优势和广阔的发展前景。蓄电池是电动车的核心部分,一直都是电动车领域的研究重点,在对电动车提出了更高要求的今天,电动车需要突破的主要技术还是蓄电池的问题,所以提升蓄电池的性能和对其保护等方面至关重要。本文在介绍了锂离子电池的工作原理之后,基于相关实验分析了锂离子电池的电压特性、内阻特性等,为了做好下一步的电池建模工作也分析了影响电池容量的因素。文章搭建了电池的等效模型并以Matlab和递推最小二乘法为工具,对电路模型进行了参数辨识,而且通过设计模型恒流充放电的试验得以实现。与此同时,将开路电压和荷电状态SOC的函数关系式作为电池的数学模型,分析了线性Kalman滤波器和扩展Kalman滤波器原理。最后,在所建立的电池模型上得出电路关系式,得到系统的状态、观测方程,以线性化推导的方式得到EKF迭代的各矩阵式,依照SOC估算方法的计算流程,在Matlab中建立了SOC估算的仿真模型。仿真结果表明,卡尔曼滤波能够有效地估算电池SOC值,可以用于电动车用蓄电池SOC的估算。
【关键词】：SOC估算 磷酸铁锂电池 电池模型 参数辨识 卡尔曼滤波算法
【学位授予单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912;U469.72
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 绪论7-14
• 1.1 课题研究背景及意义7-8
• 1.2 电动汽车发展概述8-10
• 1.3 蓄电池的发展概述10-13
• 1.4 课题研究内容13-14
• 第二章 蓄电池SOC的估算算法14-21
• 2.1 蓄电池SOC的定义14-15
• 2.2 常用的SOC估算方法15-19
• 2.2.1 放电测试法15
• 2.2.2 安时积分法15-16
• 2.2.3 开路电压法16-17
• 2.2.4 内阻测量法17-18
• 2.2.5 神经网络法18
• 2.2.6 卡尔曼滤波法18-19
• 2.3 本文所采用的方法19
• 2.4 本章小结19-21
• 第三章 磷酸铁锂电池特性分析21-26
• 3.1 LiFePO4电池结构及工作原理21-22
• 3.1.1 磷酸铁锂电池结构21
• 3.1.2 LiFePO4电池工作原理21-22
• 3.2 电池的主要性能参数22-24
• 3.2.1 电池容量22-23
• 3.2.2 电池电压23
• 3.2.3 电池内阻23
• 3.2.4 电池的放电倍率23
• 3.2.5 温度23-24
• 3.3 影响电池SOC的因素24-25
• 3.3.1 充放电倍率24
• 3.3.2 自放电24
• 3.3.3 电池寿命24-25
• 3.4 本章小结25-26
• 第四章 电池模型的建立及其参数辨识26-41
• 4.1 电池模型概述26-27
• 4.2 等效电池模型的建立27-29
• 4.2.1 简单模型27
• 4.2.2 四阶动态模型27-28
• 4.2.3 一阶RC模型28-29
• 4.3 电池模型参数的辨识29-40
• 4.3.1 最小二乘法29-31
• 4.3.2 递推最小二乘法31-32
• 4.3.3 模型参数的辨识32-37
• 4.3.4 辨识结果37-40
• 4.4 本章小结40-41
• 第五章 基于EKF的SOC的估算算法41-50
• 5.1 卡尔曼滤波器原理41-46
• 5.1.1 线性卡尔曼滤波器41-43
• 5.1.2 扩展卡尔曼滤波器43-46
• 5.2 基于EKF的SOC估算算法46-49
• 5.2.1 基于EKF的估算算法原理46-47
• 5.2.2 基于EKF的估算SOC的步骤47-48
• 5.2.3 估算SOC的仿真分析48-49
• 5.3 本章小结49-50
• 第六章 结论与展望50-52
• 6.1 总结50
• 6.2 研究展望50-52
• 致谢52-53
• 主要参考文献53-56
• 附录A56
• 附录B56
• 附录C56-57

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本文编号：1005652