纯电动汽车锂离子电池模型参数辨识与SOC联合估计研究

发布时间：2022-07-04 20:21

　　近年来由于能源危机、环境污染等诸多因素再次使电动汽车成为世界关注的对象,而动力电池作为电动汽车的核心部分也成为时下的研究热点之一。荷电状态（SOC）作为电池的重要参数对电池管理系统具有重要意义,精确的SOC值有利于提高电池的使用寿命和保障电动汽车的行驶安全。本文就锂离子电池参数在线实时辨识方法及提高SOC实时估计精度问题上做了以下研究:通过对影响精确估计电池SOC的相关因素进行研究,对几种发展比较成熟的SOC估计算法进行对比分析,提出使用多种算法联合对锂离子电池的荷电状态进行实时估计。电池模型作为算法的实现基础,需要有较高的仿真精度,本文通过对常见电池模型的拓扑结构的优缺点进行对比分析,建立了适合动力锂电池工作的二阶RC网络等效电路模型,并在此基础上研究了基于电池模型的参数离线辨识方法。根据辨识结果在SIMULINK环境下搭建RC等效电路仿真模型,并将几种常用工况下的电流作为模型的输入验证了所搭建模型具有很好的精确性。因电动汽车在实际工作中受多种因素的影响,使得动力电池工作时的相关参数并不恒定,因此本文对锂电池参数在线辨识方法进行了重点研究。针对在线辨识过程中出现的数据饱和、动态运行环... 

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

不同工作温度下电压变化曲线

动力电池单体结构示意图

电池工作原理示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]电动汽车用锂电池SOC估算方法研究[J]. 张松.  电源技术. 2017(12)
[2]电动车辆锂离子动力电池建模方法综述[J]. 胡晓松,唐小林.  机械工程学报. 2017(16)
[3]基于灰色扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算[J]. 潘海鸿,吕治强,李君子,陈琳.  电工技术学报. 2017(21)
[4]基于BP-EKF算法的锂电池SOC联合估计[J]. 孔祥创,赵万忠,王春燕.  汽车工程. 2017(06)
[5]电动汽车用电池的发展[J]. 刘弘伟,申彩英.  汽车工程师. 2017(04)
[6]锂电池SOC预测方法综述[J]. 张持健,陈航.  电源技术. 2016(06)
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[8]中国新能源汽车的研发及展望[J]. 欧阳明高.  科技导报. 2016(06)
[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]锂离子电池发展现状及其前景分析[J]. 闫金定.  航空学报. 2014(10)

博士论文
[1]锂离子电池梯次利用关键技术研究[D]. 孙冬.上海大学 2016
[2]磷酸铁锂电池荷电状态估计方法的研究[D]. 朱政.哈尔滨工业大学 2013

硕士论文
[1]基于ADVISOR运行模型的锂电池SOC算法研究[D]. 孔德伟.山东大学 2017
[2]基于双卡尔曼滤波算法的磷酸铁锂电池建模及SOC估计[D]. 周胜.西南交通大学 2017
[3]锂离子动力电池电化学建模与仿真[D]. 应振华.吉林大学 2015
[4]电动汽车动力电池模型参数在线辨识及SOC估计[D]. 张禹轩.吉林大学 2014
[5]基于无味卡尔曼滤波的电动汽车动力电池SOC估计[D]. 柏庆文.吉林大学 2013



本文编号：3655861