考虑电池参数时变的SOC扩展卡尔曼滤波估算算法研究
发布时间：2022-02-27 22:03
随着电动汽车的迅速发展,动力电池作为电动汽车核心部件越来越受到重视。电动汽车动力电池必须配备电池管理系统（Battery Management System,BMS）,电池荷电状态（State of Charge,SOC）估算是BMS最基础和核心的功能,准确估算SOC一直是BMS开发的重点和难点。本文以锂离子电池为研究对象,结合电池的非线性特性,对电池SOC估算方法进行研究,论文的主要内容包括:（1）锂离子电池特性试验和性能分析。以NCR18650PF动力电池组为研究对象,搭建电池组试验平台。对锂离子电池的工作特性和性能影响因素进行试验研究。综合电池容量的影响因素提出了SOC的定义。为后面电池参数辨识和SOC估算奠定了理论基础。（2）电池模型参数辨识及建模。通过比较不同类型的等效电路模型,选用二阶RC等效电路模型。因为电池系统具有时变性和非线性特性,模型的RC参数会随着充放电倍率、SOC、温度的不同而发生较大改变。本文采用模拟退火算法,根据不同放电倍率、不同SOC下的回弹电压数据,对电池在不同放电倍率和SOC下的RC参数进行辨识。在离线状态下统计得到模型参数随放电倍率和SOC的变化情况...
【文章来源】：重庆理工大学重庆市
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 电动汽车发展概述
1.1.2 动力电池发展概述
1.2 电池管理系统研究现状
1.2.1 SOC估算方法研究现状
1.2.2 动力电池模型研究现状
1.3 本文主要研究内容
2 锂离子电池工作原理及特性试验
2.1 电池结构和工作原理
2.2 锂离子电池的主要性能参数
2.3 本文所选电池及测试平台
2.4 锂离子电池特性试验
2.4.1 电池的充放电规程
2.4.2 电池不同放电倍率下的电压特性
2.4.3 电池不同放电倍率下的容量特性
2.4.4 电池的开路电压特性
2.4.5 电池的库伦效率特性
2.5 电池性能的影响因素
2.5.1 温度对电池性能的影响
2.5.2 循环使用次数对电池性能的影响
2.5.3 自放电对电池性能的影响
2.6 电池SOC的定义及修正
2.7 本章小结
3 电池模型及参数辨识
3.1 电池模型
3.1.1 等效电路模型
3.1.2 本文选择的电池模型
3.2 基于模拟退火算法的锂电池模型参数辨识
3.2.1 电池模型参数辨识概述
3.2.2 动力电池回弹特性分析及RC参数辨识原理
3.2.3 模型参数辨识测试方案
3.2.4 模拟退火算法的参数辨识
3.2.5 模型参数辨识结果及分析
3.3 模型仿真及试验验证
3.3.1 动力电池Simulink仿真模型
3.3.2 不同工况的试验验证及仿真分析
3.4 本章小结
4 锂离子电池SOC估算
4.1 卡尔曼滤波原理
4.2 扩展卡尔曼滤波算法
4.3 基于EKF的锂离子电池SOC估计
4.3.1 基于EKF的锂离子电池SOC估计原理
4.3.2 参数时变的EFK对 SOC估算仿真分析
4.3.3 SOC估算结果
4.4 本章小结
5 SOC估算策略硬件在环验证
5.1 硬件在环系统
5.2 硬件在环平台设计与开发
5.2.1 SOC估算硬件在环平台原理
5.2.2 硬件在环平台整体结构
5.3 硬件在环系统实现
5.3.1 电池模型的创建和编译
5.3.2 SOC估算策略的创建和编译
5.3.3 上位机管理软件设计
5.4 硬件在环验证结果与分析
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 未来工作展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的BP神经网络在电动汽车锂电池SOC估算中的研究[J]. 李江江,冯丽娟. 汽车实用技术. 2018(21)
[2]基于PSO-BP的电动汽车锂离子电池SOC估算[J]. 赵钢,朱芳欣,窦汝振. 电源技术. 2018(09)
[3]基于自适应卡尔曼滤波的电池荷电状态估算[J]. 嵇雷,Ryad Chellali. 电池. 2018(04)
[4]基于改进无迹卡尔曼滤波的电池SOC估计[J]. 徐艳民,李剑勇. 汽车技术. 2018(04)
[5]中国电动汽车发展前景预测与分析[J]. 杨国丰,周庆凡,侯明扬,卢雪梅. 国际石油经济. 2017(04)
[6]电动汽车动力锂电池模型参数辨识[J]. 章群,严世榕. 机电工程. 2016(12)
[7]电动汽车用动力电池模型的研究综述[J]. 欧阳剑,李迪,柳俊城. 机电工程技术. 2015(12)
[8]基于Thevenin模型的混合动力镍氢电池参数辨识[J]. 伍佳佳,赵又群. 农业装备与车辆工程. 2014(01)
[9]一种电动车用锂电池剩余容量检测系统[J]. 赵庆河. 信息技术. 2012(06)
[10]电动汽车用动力锂离子二次电池系统性能的研究[J]. 安富强,其鲁,王剑,张鼎,晨晖,毛永志,刘正耀. 北京大学学报(自然科学版). 2011(01)
硕士论文
[1]基于无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估算[D]. 梁奇.西南科技大学 2018
[2]基于单体电池组SOC估算的均衡管理研究[D]. 阚英哲.重庆理工大学 2018
[3]三元动力电池荷电状态在线估算研究[D]. 张静.浙江大学 2018
[4]基于自适应扩展卡尔曼滤波电池组SOC估计[D]. 李晓宇.昆明理工大学 2017
[5]基于改进Thevenin模型的磷酸铁锂电池SOC预测方法研究[D]. 宁倩慧.中北大学 2016
[6]基于双卡尔曼算法的电池SOC估计器设计与实现[D]. 陈黄捷.吉林大学 2015
[7]基于改进卡尔曼滤波算法的SOC估计方法研究[D]. 张冬梅.西南交通大学 2015
[8]基于无迹卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池soc估算研究[D]. 谢广.合肥工业大学 2015
[9]电动汽车电驱动系统建模仿真及硬件在环测试[D]. 周荣宽.重庆理工大学 2015
[10]纯电动客车整车控制器硬件在环测试系统开发及驱动控制策略研究[D]. 田军辉.吉林大学 2013
本文编号：3645368
【文章来源】：重庆理工大学重庆市
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.1.1 电动汽车发展概述
1.1.2 动力电池发展概述
1.2 电池管理系统研究现状
1.2.1 SOC估算方法研究现状
1.2.2 动力电池模型研究现状
1.3 本文主要研究内容
2 锂离子电池工作原理及特性试验
2.1 电池结构和工作原理
2.2 锂离子电池的主要性能参数
2.3 本文所选电池及测试平台
2.4 锂离子电池特性试验
2.4.1 电池的充放电规程
2.4.2 电池不同放电倍率下的电压特性
2.4.3 电池不同放电倍率下的容量特性
2.4.4 电池的开路电压特性
2.4.5 电池的库伦效率特性
2.5 电池性能的影响因素
2.5.1 温度对电池性能的影响
2.5.2 循环使用次数对电池性能的影响
2.5.3 自放电对电池性能的影响
2.6 电池SOC的定义及修正
2.7 本章小结
3 电池模型及参数辨识
3.1 电池模型
3.1.1 等效电路模型
3.1.2 本文选择的电池模型
3.2 基于模拟退火算法的锂电池模型参数辨识
3.2.1 电池模型参数辨识概述
3.2.2 动力电池回弹特性分析及RC参数辨识原理
3.2.3 模型参数辨识测试方案
3.2.4 模拟退火算法的参数辨识
3.2.5 模型参数辨识结果及分析
3.3 模型仿真及试验验证
3.3.1 动力电池Simulink仿真模型
3.3.2 不同工况的试验验证及仿真分析
3.4 本章小结
4 锂离子电池SOC估算
4.1 卡尔曼滤波原理
4.2 扩展卡尔曼滤波算法
4.3 基于EKF的锂离子电池SOC估计
4.3.1 基于EKF的锂离子电池SOC估计原理
4.3.2 参数时变的EFK对 SOC估算仿真分析
4.3.3 SOC估算结果
4.4 本章小结
5 SOC估算策略硬件在环验证
5.1 硬件在环系统
5.2 硬件在环平台设计与开发
5.2.1 SOC估算硬件在环平台原理
5.2.2 硬件在环平台整体结构
5.3 硬件在环系统实现
5.3.1 电池模型的创建和编译
5.3.2 SOC估算策略的创建和编译
5.3.3 上位机管理软件设计
5.4 硬件在环验证结果与分析
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 未来工作展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的BP神经网络在电动汽车锂电池SOC估算中的研究[J]. 李江江,冯丽娟. 汽车实用技术. 2018(21)
[2]基于PSO-BP的电动汽车锂离子电池SOC估算[J]. 赵钢,朱芳欣,窦汝振. 电源技术. 2018(09)
[3]基于自适应卡尔曼滤波的电池荷电状态估算[J]. 嵇雷,Ryad Chellali. 电池. 2018(04)
[4]基于改进无迹卡尔曼滤波的电池SOC估计[J]. 徐艳民,李剑勇. 汽车技术. 2018(04)
[5]中国电动汽车发展前景预测与分析[J]. 杨国丰,周庆凡,侯明扬,卢雪梅. 国际石油经济. 2017(04)
[6]电动汽车动力锂电池模型参数辨识[J]. 章群,严世榕. 机电工程. 2016(12)
[7]电动汽车用动力电池模型的研究综述[J]. 欧阳剑,李迪,柳俊城. 机电工程技术. 2015(12)
[8]基于Thevenin模型的混合动力镍氢电池参数辨识[J]. 伍佳佳,赵又群. 农业装备与车辆工程. 2014(01)
[9]一种电动车用锂电池剩余容量检测系统[J]. 赵庆河. 信息技术. 2012(06)
[10]电动汽车用动力锂离子二次电池系统性能的研究[J]. 安富强,其鲁,王剑,张鼎,晨晖,毛永志,刘正耀. 北京大学学报(自然科学版). 2011(01)
硕士论文
[1]基于无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估算[D]. 梁奇.西南科技大学 2018
[2]基于单体电池组SOC估算的均衡管理研究[D]. 阚英哲.重庆理工大学 2018
[3]三元动力电池荷电状态在线估算研究[D]. 张静.浙江大学 2018
[4]基于自适应扩展卡尔曼滤波电池组SOC估计[D]. 李晓宇.昆明理工大学 2017
[5]基于改进Thevenin模型的磷酸铁锂电池SOC预测方法研究[D]. 宁倩慧.中北大学 2016
[6]基于双卡尔曼算法的电池SOC估计器设计与实现[D]. 陈黄捷.吉林大学 2015
[7]基于改进卡尔曼滤波算法的SOC估计方法研究[D]. 张冬梅.西南交通大学 2015
[8]基于无迹卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池soc估算研究[D]. 谢广.合肥工业大学 2015
[9]电动汽车电驱动系统建模仿真及硬件在环测试[D]. 周荣宽.重庆理工大学 2015
[10]纯电动客车整车控制器硬件在环测试系统开发及驱动控制策略研究[D]. 田军辉.吉林大学 2013
本文编号：3645368
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