基于动力锂离子电池组荷电状态估计的研究

发布时间：2017-03-25 18:07

  本文关键词：基于动力锂离子电池组荷电状态估计的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着汽车工业的迅猛发展,传统汽车的广泛使用在给人们带来方便的同时,同时也导致了一系列的资源和环境问题。电动汽车成为各国应对资源短缺和环境污染问题的重要手段。相比铅酸电池和镍氢电池,锂离子电池在记忆效应和能量密度上具有巨大优势。锂离子电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为电池管理系统的重要参数,对锂离子电池健康状态(State of Health,SOH)估算,续航里程估计和单体电池电量均衡具有重要意义。以SAMSUNG品牌ICR18650-22F型号电池为研究对象,其容量为2200毫安时。首先对其进行电池特性测试,分别获得锂离子电池的极化电压特性、电池内阻与SOC关系、开路电压曲线、电池容量与放电倍率关系和容量温度特性,探究电池组SOC的影响因素。然后在MATLAB 6.5环境中基于ADVISOR2002仿真软件进行电动汽车整车建模,整车模型基于美国通用汽车公司推出的一款经典电动汽车车型EV1,电池组模块参数来自电池特性测试获得的锂离子电池参数。模拟电动汽车在工作在ADVISOR2002中集成的实际测试工况,采集电池组数据,包括电池组电压、电流和温度。再然后,对传统的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行结构改进,在输入层与输出层之间搭建直接通道,以达到改进模型精度的目的。经测试,改进后的模型误差在最大值和方差均小于传统的ELM模型。最后,在SOC估算方法上,分别研究了EKF、UKF、AEKF和AUKF算法,基于改进的ELM模型对比四种算法的SOC估算准确度。加入了自适应模块的AEKF与AUKF算法不需要设定初始测量方差和状态方差矩阵,针对锂离子电池SOC的变噪声特性具有更强的适应性。在ADVISOR2002仿真数据下进行SOC估算精度对比试验,实验结果显示,AEKF与AUKF算法在收敛速度和估算准确度均明显优于EKF和UKF算法,AUKF在估算精度上表现稍好于AEKF算法。
【关键词】：锂离子电池 极限学习机 自适应无迹卡尔曼滤波 ADVISOR2002
【学位授予单位】：华北理工大学
【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
• Abstract5-8
• 引言8-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题背景及意义9-10
• 1.2 电池管理系统10-11
• 1.3 国内外研究现状11-14
• 1.4 本文主要研究内容14-16
• 第2章 锂离子电池特性16-26
• 2.1 锂离子电池基本原理16-17
• 2.2 锂离子电池正极材料17-18
• 2.3 18650锂离子电池参数18
• 2.4 电池容量影响因素分析18-20
• 2.5 锂离子电池充放电特性20-26
• 第3章 ADVISOR2002建模与仿真26-34
• 3.1 ADVISOR2002仿真软件26-28
• 3.2 ADVISOR2002整车建模28-34
• 第4章 锂离子电池模型研究34-49
• 4.1 锂离子电池模型分类34-35
• 4.2 人工神经网络35-40
• 4.2.1 神经元模型35-36
• 4.2.2 BP神经网络36-38
• 4.2.3 支持向量机38-40
• 4.3 极限学习机40-45
• 4.3.1 单隐含层前馈型神经网络40-42
• 4.3.2 传统极限学习机42-44
• 4.3.3 双通道极限学习机44-45
• 4.4 网络性能对比实验45-49
• 第5章 荷电状态估算方法研究49-56
• 5.1 EKF基本原理49-51
• 5.2 UKF基本原理51-52
• 5.3 AEKF与AUKF算法52-53
• 5.4 SOC估算对比试验53-56
• 结论56-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62
• 导师简介62
• 企业导师简介62-63
• 作者简介63-64
• 学位论文数据集64

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