电动力水下航行器电池荷电状态估算研究

发布时间：2020-10-30 05:28

　　 随着对海洋资源的开发,水下航行器能够执行各项水下任务,其重要性日益显现。电动力水下航行器以运行噪声低、无航迹、性能不受航行深度的影响等优点,成为今后发展的趋势。电池作为电动力水下航行器的主要储能设备,其开发和监控的研究变的愈加紧迫。荷电状态(State of Charge,SOC)作为水下航行器电池的一个十分重要的参数,对其进行估算是水下航行器能够圆满完成既定任务的前提和保障。为了实现对电动力水下航行器电池荷电状态估算,本文主要开展了以下几项工作:(1)使用电池测试系统对电动力水下航行器电池进行充放电循环试验。试验结果表明,尽管放电倍率不同,电动力水下航行器电池的内阻、工作电压等参数随其变化趋势一致。通过试验探究外部使用环境对电动力水下航行器电池SOC的影响,从试验中发现电动力水下航行器电池存在动态滞回特性。(2)基于电动力水下航行器电池的动态滞回特性,提出修正开路电压法用以估算静置状态下电动力水下航行器电池的SOC。使用传统开路电压法进行电动力水下航行器电池的SOC进行估算时,需要静置一段时间后再测量电池的开路电压,静置时间的长短会直接影响电动力水下航行器电池荷电状态的估算精度。本文通过建立电动力水下航行器电池的二阶电路模型,利用试验数据,对电池静置时间、开路电压与电池SOC的关系进行拟合,提出用修正开路电压法估算电动力水下航行器电池的SOC。(3)基于智能运算方法的兴起,为了实现电动力水下航行器电池SOC的在线估算,基于电动力水下航行器电池工作时电压发生变化,本文采用神经网络建立了电池SOC与工作电压之间的关系。充放电倍率对水下航行器电池的SOC影响较大,为了使神经网络模型精确地监控电动力水下航行器电池的SOC,本文建立三个神经网络模型用以估算特定放电倍率下的电池SOC,通过试验数据的训练与仿真,得到了估算误差均保持在5%以内。本文的修正开路电压法弥补了传统开路电压法监控电池SOC需要静置较长时间的这一缺点,同时神经网络法又能够实现电池SOC的在线估算,对电动力水下航行器电池管理系统的开发具有积极作用。
【学位单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TM912;U674.941
【部分图文】：

第 1 章 绪 论背景发展史，同样也是人类不断地探索海洋、利用海洋的历史。畏与恐惧，到在近海区域进行捕鱼和晒盐，再到海上新航线荼的进行，无一不体现着人类文明的发展与对海洋的探索和纪，对海洋进行保护，并且科学的进行开发已变得刻不容缓展生存的新的空间，是可利用能源、金属矿产资源、生物资。但是，随着对海洋的开发和利用，同样也出现了海洋污染现象。无论是对海洋的开发还是保护，都离不开对海洋的了从无到有及其发展，恰好响应了时代的需求，能够更好地帮测。

但应用到某种具体的电池SOC估算中，尚存某些亟待深入研究和进一步改进的问题。图 1-2 水下航行器电池模型图1-2表明了水下航行器电池的等效电路模型可分成内阻模型、戴维宁等效电路模型和PNGV模型三种，下面我们将对其进行详细介绍。I 等效电路模型(1)内阻模型水下航行器电池内阻是电流流过电池内部受到的阻力。其模型结构如图1-3所示[7]。图 1-3 内阻模型

内阻模型
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本文编号：2862054