锂离子电池荷电状态估计方法的研究

发布时间：2017-04-06 19:06

  本文关键词：锂离子电池荷电状态估计方法的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电池管理系统(BMS)的核心技术之一在于能够准确估算其荷电状态SOC(State Of Charge),这有助于延长电池寿命以及提高汽车性能。本文的研究对象选取的锂离子电池,主要在于研究其估算方法。论文基于课题研究背景的基础上,研究了BMS中的相关关键技术,对影响电池SOC的重要因素进行了重点剖析,并对SOC估算方法利弊分析比较,指出了电动汽车对算法的要求。根据锂离子电池的工作原理,通过搭建电池测试实验平台,用实验方法测试分析了电池的电压、充放电、温升和内阻等特性,对估计电池状态和延长电池的使用寿命提供了数据支持。基于常用电池模型基础上,建立了锂离子电池的等效电路模型,辨识模型参数并建立仿真模型,仿真结果说明,所得模型具有模拟锂电池的动态特性和静态特性的功能,且效果较好。基于扩展的卡尔曼滤波器原理研究锂离子电池估算算法。基于建立的电池等效电路模型,建立了锂离子动力电池的状态空间模型。为了提高估算的精度,采用改进的开路电压法所得SOC值作为估算初始值。不但解决了SOC估算中开路电压法用时长的问题,而且提高了开路电压值的精确性,进而提高了SOC估算精度。结果表明辨识参数的电路模型能够很好地模拟电池的动静态特性,该估算方法解决了初始值的偏差导致的估算初期误差较大问题,可以很快收敛到真值附近,提高了整体的估算精度。
【关键词】：电动汽车 锂离子电池 荷电状态(SOC) 扩展卡尔曼滤波法(EKF)
【学位授予单位】：天津理工大学
【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9-17
• 1.1 课题背景9
• 1.2 电池管理系统概述9-11
• 1.2.1 电池管理系统的发展及其基本功能9-10
• 1.2.2 电池管理系统存在的关键性问题10-11
• 1.3 SOC预测影响因素分析11-12
• 1.4 SOC估算方法及存在的问题12-14
• 1.4.1 安时积分法12-13
• 1.4.2 开路电压法13
• 1.4.3 内阻法13
• 1.4.4 神经网络法13-14
• 1.4.5 卡尔曼滤波法14
• 1.5 电动汽车对SOC算法的要求14-15
• 1.6 研究目的及意义15
• 1.7 课题研究内容15-17
• 第二章 锂离子电池工作原理及性能测试分析17-30
• 2.1 锂离子电池工作原理17
• 2.2 锂电池优势分析17-18
• 2.3 锂离子电池性能测试18-29
• 2.3.1 充电电流和电池电压以及温升关系测试19-22
• 2.3.2 电池SOC与电池开路电压及电池内阻关系测试22-25
• 2.3.3 电池自放电测试25-27
• 2.3.4 电池老化实验测试27-28
• 2.3.5 电池测试试验台架28-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第三章 锂离子电池模型的建立30-36
• 3.1 电池建模的意义与要求30
• 3.1.1 建模的意义30
• 3.1.2 电池建模的要求30
• 3.2 电池模型类型分析30-32
• 3.3 电池等效模型的建立32-35
• 3.3.1 模型的选取32-34
• 3.3.2 模型的参数辨识与验证34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于EKF的锂离子电池SOC估算36-45
• 4.1 卡尔曼滤波器原理36-38
• 4.2 卡尔曼滤波算法进行SOC估算的优势38
• 4.3 基于扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估算38-43
• 4.3.1 扩展卡尔曼滤波估算原理38-39
• 4.3.2 改进的开路电压法获取初始值39-42
• 4.3.3 基于扩展卡尔曼滤波法的电池SOC估算仿真分析42-43
• 4.4 本章小结43-45
• 第五章 总结与展望45-46
• 5.1 全文总结45
• 5.2 研究展望45-46
• 参考文献46-49
• 发表论文和科研情况说明49-50
• 致谢50-51

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