电动汽车锂动力电池组状态估计方法研究
发布时间：2021-12-28 23:24
全球汽车产业高速发展,大量燃油车辆排放的汽车尾气所带来的能源短缺、环境污染等问题日益严重。电动汽车采用车载电池系统为动力源、电机驱动车辆行驶,具有节约能源、减少废弃物排放、噪音低等优点,有效解决全球面临的两大问题,具有非常广阔的发展前景。汽车向电动化发展,车载动力电池是电动汽车主要核心技术,为整车提供所需的全部功率和能量,为了将电池寿命最大化和保证汽车安全行驶,对其有效管理至关重要。其中,电池荷电状态（State-of-Charge,SOC）是电池管理系统（Battery Management System,BMS）中重要参数之一,如何快速准确地进行SOC的估计是目前研究的重点以及难点。本文针对电动汽车锂电池SOC的估算算法展开研究,并对锂电池组进行硬件和软件设计。（1）首先介绍了电池的工作原理,并对电池的特性进行了分析,目前锂离子动力电池具有自放电小、循环特性好、可快速充放电、能量效率高等优点,本文选用锂电池作为研究对象。又对常见的电池等效电路模型进行分析与比较,采用PNGV等效电路模型对电池SOC进行估算。（2）其次针对传统基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Fil...
【文章来源】： 安徽工程大学安徽省
【文章页数】：78 页
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 课题国内外研究现状
1.2.1 电动汽车的研究现状
1.2.2 电池模型的研究现状
1.2.3 电池SOC估计的研究现状
1.3 课题主要研究内容
第2章 锂电池建模及实验验证
2.1 电池工作原理及特性分析
2.1.1 锂电池基本工作原理
2.1.2 锂电池的特性分析
2.2 电池模型的建立
2.2.1 等效电路模型的选择
2.2.2 电池模型的状态方程
2.3 电池模型参数辨识
2.3.1 HPPC脉冲测试
2.3.2 参数辨识结果
2.4 电池模型的仿真验证
2.4.1 PNGV仿真模型的建立
2.4.2 电池仿真模型验证
2.4.3 仿真结果分析
2.5 本章小结
第3章 基于模型误差的锂电池SOC估算
3.1 锂电池SOC基本理论
3.1.1 电池SOC的定义
3.1.2 影响电池SOC的因素
3.2 电池模型误差预测
3.2.1 BP神经网络
3.2.2 电池模型误差预测
3.3 锂电池SOC估计算法
3.3.1 扩展卡尔曼滤波算法
3.3.2 HIF鲁棒滤波算法
3.3.3 测量噪声修正模型
3.3.4 SOC联合估计算法
3.4 本章小结
第4章 锂电池组管理系统设计
4.1 系统整体方案
4.2 系统硬件设计
4.2.1 硬件总体框架
4.2.2 微处理器DSP的选取
4.2.3 直流供电电路
4.2.4 电压测量电路
4.2.5 电流采集电路
4.2.6 温度采集电路
4.2.7 均衡控制电路
4.2.8 CAN通信电路
4.3 系统软件设计
4.3.1 主程序设计
4.3.2 电池参数采集程序
4.3.3 电池SOC估算程序
4.3.4 均衡控制程序
4.3.5 保护与报警程序
4.4 实验结果分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 工作展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于UKF的磷酸铁锂电池电荷状态估算策略 [J]. 高晋,艾田付,徐新法,王盼盼. 电子测量技术. 2018(03)
[2]基于神经网络与UKF结合的锂离子电池组SOC估算方法 [J]. 刘晓悦,杜晓. 现代电子技术. 2018(02)
[3]基于PNGV模型和高斯-厄米特滤波的SOC估算研究 [J]. 凡旭国,周金治. 自动化仪表. 2017(12)
[4]基于可变温度模型的锂电池SOC估计方法 [J]. 何耀,曹成荣,刘新天,郑昕昕,曾国建. 电机与控制学报. 2018(01)
[5]一种锂离子电池荷电状态估计与功率预测方法 [J]. 程泽,孙幸勉,程思璐. 电工技术学报. 2017(15)
[6]磷酸铁锂电池倍率容量特性建模及荷电状态估算 [J]. 张金龙,佟微,李端凯,漆汉宏,张纯江. 电工技术学报. 2017(07)
[7]基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计 [J]. 商云龙,张承慧,崔纳新,张奇. 控制理论与应用. 2016(02)
[8]基于电动汽车磷酸铁锂动力电池荷电状态估计方法研究 [J]. 徐国卿,李卫民,梁嘉宁,Taimoor Zahid,张伟华,余兵. 集成技术. 2016(01)
[9]锂离子电池建模及其荷电状态鲁棒估计 [J]. 陈息坤,孙冬,陈小虎. 电工技术学报. 2015(15)
[10]动力锂电池SOC估算研究其管理系统设计 [J]. 于仲安,简俊鹏,何方. 电力电子技术. 2014(08)
博士论文
[1]锂动力电池健康度评价与估算方法的研究[D]. 李然.哈尔滨理工大学. 2016
[2]基于锂离子动力电池的纯电动汽车能量管理系统控制策略与优化[D]. 董冰.吉林大学. 2014
硕士论文
[1]车载锂离子动力电池荷电状态与健康状态估计研究[D]. 刘苗.山东大学. 2017
[2]岛际小型电动船舶的锂电池管理系统研究与设计[D]. 童佳俊.浙江海洋大学. 2017
[3]基于H∞滤波算法的锂离子电池SOC与SOH估计[D]. 陈岳航.电子科技大学. 2016
[4]电动汽车动力电池组可用容量评估方法研究[D]. 李兴宁.合肥工业大学. 2016
[5]电动汽车动力电池荷电状态（SOC）的估算方法研究[D]. 言理.桂林电子科技大学. 2016
[6]电动汽车用磷酸铁锂电池模型研究[D]. 杨阳.西安电子科技大学. 2015
[7]基于H∞滤波器的锂电池SOC估计与功率预测方法的研究[D]. 王莉.天津大学. 2016
[8]锂离子动力电池电化学建模与仿真[D]. 应振华.吉林大学. 2015
[9]电动汽车动力电池管理系统SOC估计的研究[D]. 杨伟.燕山大学. 2015
[10]基于扩展卡尔曼滤波的动力锂电池SOC估算研究[D]. 王杰.浙江工业大学. 2015
本文编号：3554937
【文章来源】： 安徽工程大学安徽省
【文章页数】：78 页
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 课题国内外研究现状
1.2.1 电动汽车的研究现状
1.2.2 电池模型的研究现状
1.2.3 电池SOC估计的研究现状
1.3 课题主要研究内容
第2章 锂电池建模及实验验证
2.1 电池工作原理及特性分析
2.1.1 锂电池基本工作原理
2.1.2 锂电池的特性分析
2.2 电池模型的建立
2.2.1 等效电路模型的选择
2.2.2 电池模型的状态方程
2.3 电池模型参数辨识
2.3.1 HPPC脉冲测试
2.3.2 参数辨识结果
2.4 电池模型的仿真验证
2.4.1 PNGV仿真模型的建立
2.4.2 电池仿真模型验证
2.4.3 仿真结果分析
2.5 本章小结
第3章 基于模型误差的锂电池SOC估算
3.1 锂电池SOC基本理论
3.1.1 电池SOC的定义
3.1.2 影响电池SOC的因素
3.2 电池模型误差预测
3.2.1 BP神经网络
3.2.2 电池模型误差预测
3.3 锂电池SOC估计算法
3.3.1 扩展卡尔曼滤波算法
3.3.2 HIF鲁棒滤波算法
3.3.3 测量噪声修正模型
3.3.4 SOC联合估计算法
3.4 本章小结
第4章 锂电池组管理系统设计
4.1 系统整体方案
4.2 系统硬件设计
4.2.1 硬件总体框架
4.2.2 微处理器DSP的选取
4.2.3 直流供电电路
4.2.4 电压测量电路
4.2.5 电流采集电路
4.2.6 温度采集电路
4.2.7 均衡控制电路
4.2.8 CAN通信电路
4.3 系统软件设计
4.3.1 主程序设计
4.3.2 电池参数采集程序
4.3.3 电池SOC估算程序
4.3.4 均衡控制程序
4.3.5 保护与报警程序
4.4 实验结果分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 工作展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于UKF的磷酸铁锂电池电荷状态估算策略 [J]. 高晋,艾田付,徐新法,王盼盼. 电子测量技术. 2018(03)
[2]基于神经网络与UKF结合的锂离子电池组SOC估算方法 [J]. 刘晓悦,杜晓. 现代电子技术. 2018(02)
[3]基于PNGV模型和高斯-厄米特滤波的SOC估算研究 [J]. 凡旭国,周金治. 自动化仪表. 2017(12)
[4]基于可变温度模型的锂电池SOC估计方法 [J]. 何耀,曹成荣,刘新天,郑昕昕,曾国建. 电机与控制学报. 2018(01)
[5]一种锂离子电池荷电状态估计与功率预测方法 [J]. 程泽,孙幸勉,程思璐. 电工技术学报. 2017(15)
[6]磷酸铁锂电池倍率容量特性建模及荷电状态估算 [J]. 张金龙,佟微,李端凯,漆汉宏,张纯江. 电工技术学报. 2017(07)
[7]基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计 [J]. 商云龙,张承慧,崔纳新,张奇. 控制理论与应用. 2016(02)
[8]基于电动汽车磷酸铁锂动力电池荷电状态估计方法研究 [J]. 徐国卿,李卫民,梁嘉宁,Taimoor Zahid,张伟华,余兵. 集成技术. 2016(01)
[9]锂离子电池建模及其荷电状态鲁棒估计 [J]. 陈息坤,孙冬,陈小虎. 电工技术学报. 2015(15)
[10]动力锂电池SOC估算研究其管理系统设计 [J]. 于仲安,简俊鹏,何方. 电力电子技术. 2014(08)
博士论文
[1]锂动力电池健康度评价与估算方法的研究[D]. 李然.哈尔滨理工大学. 2016
[2]基于锂离子动力电池的纯电动汽车能量管理系统控制策略与优化[D]. 董冰.吉林大学. 2014
硕士论文
[1]车载锂离子动力电池荷电状态与健康状态估计研究[D]. 刘苗.山东大学. 2017
[2]岛际小型电动船舶的锂电池管理系统研究与设计[D]. 童佳俊.浙江海洋大学. 2017
[3]基于H∞滤波算法的锂离子电池SOC与SOH估计[D]. 陈岳航.电子科技大学. 2016
[4]电动汽车动力电池组可用容量评估方法研究[D]. 李兴宁.合肥工业大学. 2016
[5]电动汽车动力电池荷电状态（SOC）的估算方法研究[D]. 言理.桂林电子科技大学. 2016
[6]电动汽车用磷酸铁锂电池模型研究[D]. 杨阳.西安电子科技大学. 2015
[7]基于H∞滤波器的锂电池SOC估计与功率预测方法的研究[D]. 王莉.天津大学. 2016
[8]锂离子动力电池电化学建模与仿真[D]. 应振华.吉林大学. 2015
[9]电动汽车动力电池管理系统SOC估计的研究[D]. 杨伟.燕山大学. 2015
[10]基于扩展卡尔曼滤波的动力锂电池SOC估算研究[D]. 王杰.浙江工业大学. 2015
本文编号：3554937
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3554937.html
