基于H_∞滤波算法的锂离子电池SOC与SOH估计

发布时间：2017-10-04 04:18

  本文关键词：基于H_∞滤波算法的锂离子电池SOC与SOH估计

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【摘要】：大量电动车采用锂离子电池作为车体的能量来源,一套良好的电池管理系统对保障电池的安全,维持车体稳定运行至关重要。电池管理的核心是对电池内部状态的实时估计,其中又以电池SOC和SOH的估计最为复杂,也成为当前研究的热点。电池的荷电状态(SOC)是指电池剩余电量占总容量的比例,是衡量电动车剩余运行时长的重要指标;而电池的健康状态(SOH)则反映了电池老化的程度,有助于确定电池当前寿命,作为车体检修时的参考数据。在目前常用的数种SOC和SOH估计方法中,扩展Kalman滤波算法以简洁高效的特性获得了广泛的应用,这一方法基于电池的状态空间模型,在白噪声干扰下实现最优的参数估计。然而,扩展Kalman滤波算法针对有色噪声表现不佳,尤其是在存在偏置电流噪声的环境中容易造成估计结果的严重偏离,工程上往往需要将Kalman滤波与其余数种算法结合以勉强达到性能指标的要求。H_∞滤波算法作为鲁棒滤波算法,是理论层面上针对Kalman滤波器的改进。算法开发者通过合理的算法参数设置,可以使这一算法在不同噪声环境中维持估计误差范围的稳定。本文首先建立电池等效电路模型,通过实验确定相关参数;之后给出了H_∞滤波算法的基本流程,通过输入仿真和实际平台的电流、电压数据,观察算法输出结果,验证了这一算法在各类噪声环境中均能实现电池SOC的准确估计,尤其是在偏置电流干扰下,算法的性能相比扩展Kalman滤波算法有了明显的进步。在SOH估计算法的研究过程中,本文提出了基于H_∞滤波算法的偏置噪声抑制策略,之后设计了H_∞和Kalman滤波的联合估计算法,实现了在原有SOC估计效果不变的前提下,对电池内部参数的同步实时跟踪。最后本文也成功将基于H_∞滤波算法的SOC估计程序移植到XMC-4500单片机上,通过实验验证了程序的正确性。性能分析表明,这一算法在单片机上的运行速度满足要求,可以应用于实际电池管理系统之中。整体而言,目前针对H_∞滤波算法应用于电池SOC与SOH估计领域的学术研究仍然不足,本文相对完整地讨论了H_∞滤波的实现方法,尤其在电池SOH估计问题中提出了原创性的噪声抑制措施与算法整体结构,希望能够为之后更多的相关研究提供参考。
【关键词】：H_∞滤波 锂离子电池 荷电状态 健康状态
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 研究背景12-14
• 1.1.1 电动汽车的发展12
• 1.1.2 电池与电池管理系统12-13
• 1.1.3 SOC与SOH的基本定义13-14
• 1.2 研究现状14-16
• 1.2.1 SOC估计的研究现状14-15
• 1.2.2 SOH估计的研究现状15-16
• 1.3 论文研究目标与创新点16-17
• 1.4 论文内容安排17-18
• 第二章 锂离子电池的模型建立与参数估计18-36
• 2.1 电池基本结构与工作原理18-19
• 2.2 等效电路模型19-24
• 2.2.1 电化学模型的不足19
• 2.2.2 基于实测数据的电池特性分析19-23
• 2.2.2.1 电池阻抗20-21
• 2.2.2.2 开路电压曲线21-23
• 2.2.3 模型的确立23-24
• 2.3 电池充放电实验设计24-27
• 2.3.1 实验平台与对象24-25
• 2.3.2 实验流程设计25-27
• 2.3.3 实验结果27
• 2.4 参数估计与验证27-35
• 2.4.1 估计算法建立27-29
• 2.4.2 参数求解29-31
• 2.4.3 模型验证31-35
• 2.5 本章小结35-36
• 第三章 基于H_∞滤波算法的锂离子电池SOC估计36-68
• 3.1 SOC估计的基本原理36-39
• 3.1.1 进行SOC估计的背景与原因36
• 3.1.2 状态空间模型的基本概念36-38
• 3.1.3 锂离子电池的状态空间方程推导38-39
• 3.2 基于扩展Kalman滤波的算法设计及其不足39-46
• 3.2.1 基本原理与算法推导39-43
• 3.2.2 扩展Kalman滤波的缺点分析43-44
• 3.2.3 仿真实验及结果44-46
• 3.3 H_∞滤波算法的分析与建立46-52
• 3.3.1 算法背景46-49
• 3.3.2 基本原理分析49-52
• 3.4 算法开发与实验设计52-58
• 3.4.1 总体结构52-53
• 3.4.2 算法参数设置53-56
• 3.4.3 数据设计56-58
• 3.5 实验结果分析58-63
• 3.5.1 简单误差推导58-59
• 3.5.2 算法性能的对比分析59-63
• 3.5.2.1 单体电池数据59-62
• 3.5.2.2 实车数据62-63
• 3.6 时间优化策略63-67
• 3.6.1 稳态H_∞滤波63-65
• 3.6.2 稳态参数求解与测试65-67
• 3.7 本章小结67-68
• 第四章 基于H_∞滤波算法的锂离子电池SOH估计68-91
• 4.1 SOH估计原理与模型扩展68-69
• 4.1.1 SOH估计的背景68
• 4.1.2 电池状态空间方程的扩展68-69
• 4.2 基于H_∞与扩展Kalman滤波的联合估计算法设计69-76
• 4.2.1 噪声抑制策略69-71
• 4.2.1.1 算法选择69-70
• 4.2.1.2 抑制措施70-71
• 4.2.2 算法框架71-72
• 4.2.3 具体参数推导72-76
• 4.3 算法开发与实验设计76-80
• 4.3.1 实验总体结构与目的76-77
• 4.3.2 电池参数衰减模型77-78
• 4.3.3 实验数据设计78-80
• 4.4 实验结果分析80-87
• 4.4.1 算法参数设置80
• 4.4.2 电池内部参数辨识80-85
• 4.4.3 电池内部参数跟踪85-87
• 4.4.4 与传统双Kalman滤波算法的简单对比87
• 4.5 本章小结87-91
• 第五章 嵌入式平台算法移植与开发91-101
• 5.1 背景介绍91-92
• 5.1.1 预计实现目标91
• 5.1.2 系统运行平台91
• 5.1.3 开发内容91-92
• 5.2 开发环境与关键问题92-96
• 5.2.1 开发环境的软硬件配置92
• 5.2.2 数学运算函数模块的人工实现92-93
• 5.2.3 硬件浮点运算优化93-95
• 5.2.4 内存重叠处理95-96
• 5.2.5 程序的烧录96
• 5.3 软件测试与性能分析96-100
• 5.3.1 测试方法96-97
• 5.3.2 相关性能分析97-100
• 5.4 本章小结100-101
• 第六章 总结与展望101-103
• 6.1 目前工作小结101
• 6.2 仍存在的问题101-102
• 6.3 下一步工作展望102-103
• 致谢103-104
• 参考文献104-107
• 攻硕期间取得的研究成果107-108

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