基于模型多参数更新的卡尔曼滤波估计锂电池SOC研究

发布时间：2021-09-15 16:15

　　锂电池作为电动汽车动力核心,在目前新能源市场不断发展的背景下显得尤为重要。而电池管理系统对锂电池的监测与保护是锂电池稳定、安全、高效率输出能量的基础,同时锂电池SOC（State of Charge）估计是其中的核心之一。高精度估计锂电池SOC能够有效优化整车能量管理、提高锂电池安全保护、延长锂电池循环寿命、降低新能源汽车成本。因此,本论文研究为提高锂电池SOC估计精度,依托“中国博士后基金项目”（2017M613034）:基于LHMM/SVM制动意图辨识的电动汽车复合制动协调控制,“陕西省重点产业创新链（群）项目”（2018ZDCXL-GY-05-03-01）:分布式驱动纯电动乘用车关键技术研究和电动汽车检测线核心装备及数据融合关键技术研究（2019ZDLGY15-01）,做了以下几方面的研究:首先,为进一步了解三元锂电池动力特性,设计了不同温度和倍率下的容量和OCV（Open Circuit Voltage）性能试验、不同温度下的三种工况试验和耐久循环工况试验。通过分析等效电路模型,研究基于数据拟合的离线参数辨识方法和含遗忘因子最小二乘法（Recursive Least Squar... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：93 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

圆柱锂电池和软包锂电池结构

Simulink验证Thevenin模型

Simulink验证DP模型

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]锂离子动力电池电化学建模与仿真[D]. 应振华.吉林大学 2015
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本文编号：3396390