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基于改进卡尔曼滤波算法的SOC估计方法研究

发布时间:2017-07-31 03:07

  本文关键词:基于改进卡尔曼滤波算法的SOC估计方法研究


  更多相关文章: 磷酸铁锂电池 等效电路模型 SOC估算 扩展卡尔曼滤波算法


【摘要】:随着环境污染和能源危机的日益加剧,节能环保的电动汽车受到各国政府的关注,电动汽车产业成为全球交通能源转型的发展方向。作为电动汽车的关键组成单元,动力电池的状态好坏、寿命长短在很大程度上决定了电动汽车整体的性能优劣。动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是动力电池的重要参数,表征了电池剩余容量的多少,是电池管理系统对动力电池进行管理控制的重要依据,也是制定能量管理策略的关键因素。准确估计动力电池的荷电状态(SOC)对提高电池使用寿命和整车性能具有重要意义。但动力电池内部电化学反应复杂,非线性强,在动力电池模型建立和SOC估计两个方面都存在困难。本文工作主要从电池模型建立和SOC估计两个方面对磷酸铁锂电池进行了研究。本文以3.2V/10Ah磷酸铁锂电池为研究对象,通过对其进行不同电流倍率的充放电实验、不同温度下的放电实验、HPPC循环实验等一系列实验,分析了磷酸铁锂电池的充放电特性和温度特性。在对现有电池模型特点进行简单介绍后,考虑电池的充放电电流方向和放电倍率,在Thevenin等效电路模型的基础上建立改进的等效电路模型。本文采用HPPC循环实验,运用最小二乘法辨识得到在不同SOC点充放电方向上的电池模型参数,再利用Matlab中的cftool工具箱进行参数拟合。根据拟合得到的模型参数,在Matlab中建立改进的等效电路模型,并对其进行实验仿真对比。对比结果表明,本文建立的改进等效电路模型具有较好的精度,能够准确模拟磷酸铁锂电池动态特性。基于所建立的改进等效电路模型,本文采用扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池SOC进行估算。扩展卡尔曼滤波算法可以通过不断地迭代计算,逐渐逼近真实值,克服了安时积分法初值难以确定的缺点,但它对模型的依赖性较强。考虑到电池本身的强非线性和模型所存在的必然误差,为了进一步提高电池SOC估算精度,本文对扩展卡尔曼滤波进行了两方面的改进:修正观测噪声协方差;引入增益因子。最后,通过对磷酸铁锂电池进行动态工况测试,对算法改进前后的估计结果进行了对比分析。分析结果表明,改进后的算法能够有效估算电池SOC,在一定程度上提高了SOC估算精度。
【关键词】:磷酸铁锂电池 等效电路模型 SOC估算 扩展卡尔曼滤波算法
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM912
【目录】:
  • 摘要6-7
  • Abstract7-11
  • 第1章 绪论11-19
  • 1.1 研究背景和意义11-14
  • 1.1.1 电动汽车11-12
  • 1.1.2 动力电池12-13
  • 1.1.3 SOC估计13-14
  • 1.2 国内外研究现状14-18
  • 1.2.1 电池模型15-16
  • 1.2.2 SOC估计方法16-18
  • 1.3 本文的主要研究内容和工作18-19
  • 第2章 磷酸铁锂电池19-28
  • 2.1 引言19
  • 2.2 磷酸铁锂电池基本原理19-20
  • 2.3 试验平台简介20-21
  • 2.4 磷酸铁锂电池性能分析21-27
  • 2.4.1 标准放电和充电的电压特性22-23
  • 2.4.2 不同电流倍率特性23-25
  • 2.4.3 不同温度放电特性25-27
  • 2.5 小结27-28
  • 第3章 磷酸铁锂电池建模28-52
  • 3.1 引言28
  • 3.2 等效电路模型28-30
  • 3.3 Thevenin等效电路模型参数辨识30-39
  • 3.3.1 开路电压31
  • 3.3.2 欧姆内阻31-33
  • 3.3.3 极化内阻和极化电容33-36
  • 3.3.4 Thevenin等效电路模型参数辨识结果36-39
  • 3.4 不同工况实验验证及仿真结果39-44
  • 3.4.1 标准充放电实验39-41
  • 3.4.2 不同放电倍率放电实验41-43
  • 3.4.3 恒流等容量放电实验43-44
  • 3.5 改进的等效电路模型44-51
  • 3.5.1 基于不同放电电流的改进等效电路模型45-46
  • 3.5.2 基于改进模型的实验验证和仿真结果46-51
  • 3.6 小结51-52
  • 第4章 基于EKF算法的SOC估计52-64
  • 4.1 引言52
  • 4.2 EKF算法原理52-54
  • 4.3 基于EKF算法的SOC估计54-59
  • 4.3.1 基于EKF算法的SOC估计原理54-55
  • 4.3.2 EKF算法中Q_k,R_k参数的分析55-56
  • 4.3.3 基于EKF算法的SOC估计仿真分析56-59
  • 4.4 基于改进的EFK算法的SOC估计59-63
  • 4.4.1 改进的SOC估算方法59-60
  • 4.4.2 基于改进的SOC估算算法的仿真分析60-63
  • 4.5 小结63-64
  • 结论与展望64-66
  • 致谢66-67
  • 参考文献67-70
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果70

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