锂离子电池建模与故障预测方法研究

发布时间：2017-03-30 05:07

  本文关键词：锂离子电池建模与故障预测方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：锂离子电池作为一种广泛使用的储能电源,其安全性和稳定性问题不容忽视,这就需要建立一个电池管理系统来进行电池电量监控、健康评估和剩余寿命预测。在建立完整的系统之前,有必要对这三个部分的功能性进行详细分析和设计。这也就是本文的主要内容。电池电量监控部分的主要功能是进行电池荷电状态(State of Charge, SOC)的预测,即通过检测电池的电压和电流来预测电池的剩余电量,这是一个状态估计／预测问题,需要建立相关的模型。本文建立了一阶RC等效电路模型,对模型参数进行辨识,并结合开路电压法和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)方法进行电池SOC预测。电池健康评估部分的主要功能是电池健康状态(State of Health, SOH)预测,即对电池的可放出的最大电量进行预测,用百分数来表示,为可放出最大电量与电池额定容量之比。本文使用电压曲线拟合法,基于现有的电池数据,分析电池SOH与电压变化率之间的关系,然后根据电压的变化来估算电池的SOH。电池剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测部分的主要功能是电池RUL的预测。本文采用其定义之一的循环次数来表示电池的RUL,基于电池容量衰减模型,使用粒子滤波(Particle Filter, PF)方法实现电池RUL的预测。对比结果表明,所建电池模型具有较高的准确性,且EKF方法提高了SOC预测的精度；电压曲线拟合法能够准确地估计电池的SOH；粒子滤波方法给出了RUL预测的不确定性表达,实现了RUL的准确预测。总的来说,本文完成了对电池管理系统三个主要部分的理论分析和设计,对实际的系统整体设计具有一定的指导意义。
【关键词】：锂离子电池 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 剩余寿命 粒子滤波
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 研究现状及存在的问题9-14
• 1.3 本文主要研究内容14-15
• 第二章 锂离子电池模型15-31
• 2.1 引言15
• 2.2 锂离子电池简介15-20
• 2.2.1 锂离子电池的发展历史15-16
• 2.2.2 专有名词解释16-17
• 2.2.3 锂离子电池工作原理17-19
• 2.2.4 锂离子电池数据19-20
• 2.3 常用锂离子电池模型20-23
• 2.3.1 内阻模型20-21
• 2.3.2 等效电路模型21-22
• 2.3.3 基于运行时间的电气模型22
• 2.3.4 组合电气模型22-23
• 2.4 一阶RC等效电路模型23-24
• 2.5 模型参数辨识及仿真24-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第三章 锂离子电池荷电状态预测31-44
• 3.1 引言31
• 3.2 SOC预测方法31-35
• 3.2.1 开路电压法32-33
• 3.2.2 扩展卡尔曼滤波方法33-35
• 3.3 基于EKF算法的SOC预测35-43
• 3.3.1 基于开路电压法的SOC预测35-39
• 3.3.2 EKF算法实现SOC预测39-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 锂离子电池健康状态预测与寿命估计44-55
• 4.1 引言44
• 4.2 SOH预测方法44-46
• 4.3 基于电压曲线拟合法的SOH预测46-48
• 4.4 基于粒子滤波法的RUL预测48-54
• 4.4.1 粒子滤波方法49-52
• 4.4.2 粒子滤波RUL预测实现52-54
• 4.5 本章小结54-55
• 第五章 总结与展望55-56
• 5.1 总结55
• 5.2 展望55-56
• 参考文献56-60
• 致谢60

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