基于突变扰动的SOC估算研究

发布时间：2017-12-07 14:34

本文关键词：基于突变扰动的SOC估算研究

【摘要】：汽车工业的飞速发展给人们的出行带来了极大的便利,与此同时带来的环境污染与石油能源枯竭也成为人类的担忧的问题。因此,世界各国都将电动汽车视作汽车行业未来的发展方向。而准确估算电池荷电状态SOC(State of charge,SOC),是电池管理系统保证行车安全,提高整车性能的前提条件。但是由于动力电池的复杂的电化学特性以及工作环境,有很多影响SOC估算的因素,给SOC的准确估算带来困难。本文在研究电池模型及其参数辨识的基础上,进行锂离子电池SOC估算的研究。本文首先介绍了电池SOC估算的背景及意义,并详细介绍了锂离子电池的工作原理与特性;其次分析了锂离子电池充放电过程及影响剩余容量的因素;然后介绍了几种常用预测算法,并在考虑电动汽车SOC估算的精度要求与工程实现的条件下,重点分析了卡尔曼滤波算法的优劣性,为之后提出基于突变扰动的SOC估算方法作铺垫。接着,介绍了几种常用的电池等效电路模型,最终选择Thevenin等效电路模型;通过参数辨识实验与matlab拟合工具箱,分别得到开路电压曲线以及Thevenin等效电路的相关参数。得到Thevenin模型电池状态的离散化方程式。最后,采用推广卡尔曼滤波算法进行SOC估算,对结果进行分析,验证了算法的收敛性;提出了基于突变扰动的SOC估算方法,并在三种工况下进行仿真实验,对比扩展卡尔曼滤波算法与基于突变扰动的SOC估算方法的估算结果。结果表明,在估算电池SOC值时,基于突变扰动的SOC估算方法比扩展卡尔曼滤波算法具有更好的估算精度,当电池模型难以准确建立时,能够有效抑制扩展卡尔曼滤波估算结果的发散。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U469.72;U463.63

【参考文献】

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