基于GA的车用锂离子电池电化学模型参数辨识

发布时间：2018-07-16 11:20

【摘要】：本文中旨在对车用锂离子电池电化学模型进行参数辨识。首先在锂离子电池平均电极模型基础上,利用均匀离散的有限差分法简化电化学模型。基于对模型特性和参数类型的分析,运用遗传算法先后对固相锂离子扩散动力学参数和模型中剩余的参数进行辨识。最终通过多倍率放电实验和NEDC循环工况实验验证了算法的有效性和参数的准确性。结果表明,算法辨识的参数可保证模型输出精度,低倍率放电时单体电压偏差在±0.03V左右。
[Abstract]:The purpose of this paper is to identify the parameters of the electrochemical model of vehicle lithium ion battery. Firstly, based on the average electrode model of lithium ion battery, the uniform discrete finite difference method is used to simplify the electrochemical model. Based on the analysis of the model characteristics and parameter types, the parameters of solid phase lithium ion diffusion kinetics and the remaining parameters in the model were identified by genetic algorithm. Finally, the validity of the algorithm and the accuracy of the parameters are verified by multi-rate discharge experiments and NEDC cycle experiments. The results show that the parameters identified by the algorithm can ensure the output accuracy of the model, and the voltage deviation of the single cell is about 卤0.03V when the discharge rate is low.
【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;江苏大学汽车工程研究院;
【基金】：江苏省“六大人才高峰”项目(2014-JXQC-004) 中国博士后科学基金(2015M571680)资助
【分类号】：TM912

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2126224