基于UKF的锂离子电池荷电状态估计研究

发布时间：2020-06-18 11:17

【摘要】：随着近几年电动汽车的盛行,电池管理系统(BMS)的开发与优化成为现在汽车行业的研究热点。在BMS测定的参数中,电池的荷电状态(SOC)通常为衡量电池剩余容量的重要指标,由于无法直接通过仪表测量,只能利用动力电池的工作电压、电流等外部特性参数,选用适当的估计算法进行估算。因此,准确估算动力电池的SOC在电动汽车应用方面是研究的重点。首先,本文介绍了电动汽车和动力电池的发展前景,并比较市场中常见的几种锂离子电池的优缺点,最终确定将单节磷酸铁锂动力电池作为实验对象。由于锂离子电池的内部参数不可以直接测取,只能测取在对电池进行充电和放电电流过程中电池两端的电压,通过电池两端电压的变化规律来得到电池内部参数的变化规律。因此,对锂离子电池进行大量的充放电实验,从不断变化的端电压中找寻电池内部变化规律。其次,精确的参数是准确预估锂离子电池SOC的基础。通过比较常用的几种电池模型,将最符合电池特性的二阶RC回路模型作为本文的电池模型,根据戴维南定理建立电池模型的方程。通过对锂离子电池进行电流脉冲充放电实验,得到端电压回弹曲线,并对其进行自定义方程拟合,得到了电池模型中的各个参数的变化规律。通过实验发现,电池在充放电过程中,电池内部的参数并不是定值,它随着电池容量的变化而变化,本文将这些变化规律进行整理,将这些实时变化的参数代入到电池模型当中,以提升电池SOC预估的精确程度。最后,建立电池模型的状态方程以及输出方程,运用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法与传统的安时法和开路电压法相结合的方法,对电池的SOC进行估计研究。以安时法对电池SOC预估结果为基准,将UKF方法估计的结果与近几年经常研究的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法的预估结果作对比。由于UKF方法利用无迹变换(UT变换)来处理数据,不需将非线性方程线性化,避免了因线性化带来的误差,参数估计的误差与EKF方法相比较小,收敛效果也比EKF方法较为明显。并将UKF方法运用到变电流的模拟工况环境下,将估计结果与安时法的估计结果进行比较,也得到了良好的效果。
【学位授予单位】：广西科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U469.72;TM912
【图文】：

锂离子电池,充放电原理

第二章锂离子电池的原理及特性2.1 锂离子电池概述锂离子电池是指以锂离子嵌入化合物为正极材料电池的总称[35]。锂离子电池使用碳材料作为负极，含锂的化合物作为正极。锂离子电池中没有金属锂存在，只有可以自由移动的锂离子。锂离子电池最初使用的正极材料为钴酸锂（LiCoO2），是在1980年由Goodenough等人首次提出的[36]。这一研究成果使锂离子电池飞速发展在 1985 年有研究人员发现并开始使用石墨材料作为电池负极，由此形成了锂离子电池的基本样式。但是在后来实际使用中发现 PC 电解液会导致石墨脱落，因此到1990 年开始使用 EC 电解液代替 PC 电解液。1991 年 6 月，日本索尼公司率先生产出了世界上第一块商业锂离子电池。该电池正极材料为钴酸锂，电解液为LiPF6/EC+DEC，负极为石墨材料。之后在 1995 研究出了嵌锂化合物锂离子电池并在 1999 开始了量产，此电池样式一直沿用到现在。锂离子电池充放电原理图[如图 2-1 所示。

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的短板效应”，使电池 SOC 估计准确度众多的原因影响电池的容量，如果能综合将得到提升。到的锂离子电池内部参数无法直接测量实验数据，对锂离子电池的参数变化规特性，选择最合适的数学模型，并通过锂，以便对电池 SOC 的估计。所以，在设备是艾德克斯电子有限公司（Itech所示，其设备参数表 2-2 所示。

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