锂离子电池荷电状态与健康状态观测器的算法研究

发布时间：2024-02-24 23:37

　　近年来,电动汽车由于环保,能量利用率高和低噪音的优点已经成为了汽车发展的主流方向,而电池作为电动汽车的储能元件一直是制约其发展的主要瓶颈。相对于铅酸电池,镍氢电池和镍铬电池而言,锂离子电池因其能量密度高,充电速度快,无记忆性的优点而被广泛的应用于电动汽车。电池管理系统(Battery Manegement Syetem,BMS)能够确保锂离子电池安全有效工作,锂离子电池荷电状态(State of Charge,SoC)和健康状态(State of Health,SoH)的估计是BMS的基础,但SoC和SoH无法实时测量。因此,如何提高SoC和SoH的估计精度成为了当今研究的热点问题。本文研究锂离子电池的SoC和SoH估计问题,包括电池的模型建立和估计算法设计。高精度电池模型的建立是实现SoC和SoH估计的基础,电池模型主要分为等效电路模型和电化学模型。由于后者模型精度较高,本文将其用于SoC和SoH的估计。平均电极电化学模型是一种应用较为广泛的电化学模型,本文在分析平均电极电化学模型的基础上,对其进行修正,建立了充放电工况下的电化学模型。本文分析了美国先进电池联盟(United Sta...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及意义
    1.2 电池状态估计方法研究现状
        1.2.1 锂离子电池建模
        1.2.2 锂离子电池 SoC 估计
        1.2.3 锂离子电池 SoH 估计
    1.3 本文主要研究内容
第2章 锂离子电化学模型的建立
    2.1 引言
    2.2 锂离子电池电化学模型
        2.2.1 平均电极电化学模型原理分析
        2.2.2 充放电工况电化学模型建立
    2.3 锂离子电池测试实验数据获取
    2.4 电化学模型参数辨识与验证
        2.4.1 Levenberg-Marquardt参数辨识
        2.4.2 模型验证
    2.5 本章小结
第3章 基于状态观测器的锂离子电池SoC估计
    3.1 引言
    3.2 锂离子电池SoC估计问题描述
    3.3 基于 Luenberger 观测器的锂离子电池 SoC 估计
        3.3.1 Luenberger观测器原理分析
        3.3.2 Luenberger观测器估计SoC设计
    3.4 基于高阶滑模观测器的锂离子电池 SoC 估计
        3.4.1 高阶滑模观测器原理分析
        3.4.2 高阶滑模观测器估计 SoC 设计
    3.5 锂离子电池SoC估计算法实现与实验验证
    3.6 本章小结
第4章 基于状态观测器的锂离子电池SoH估计
    4.1 引言
    4.2 锂离子电池SoH估计问题描述
    4.3 基于 Super-twisting 观测器的锂离子电池 SoH 估计
        4.3.1 Super-twisting观测器原理分析
        4.3.2 Super-twisting观测器估计SoH设计
    4.4 基于非奇异终端滑模观测器的SoH估计
        4.4.1 非奇异终端滑模观测器原理分析
        4.4.2 非奇异终端滑模观测器估计SoH设计
    4.5 锂离子电池SoH估计算法实现与实验验证
    4.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果
致谢



本文编号：3909736