基于改进卡尔曼滤波算法的锂离子动力电池荷电状态估计算法研究

发布时间：2023-02-17 21:00

　　近些年来,随着人类生存环境污染的加剧,各国政府都在积极寻求可替代能源的解决方案。其中,电动汽车(electric vehicles,EVs)以其低碳和节能的特点而著称,得到了业界广泛的关注。各国政府也积极推行相应的政策,以此来促进新能源汽车产业的发展。锂离子电池,因其循环寿命长、自放电率低、能量密度高、污染小、安全等优点,被认为是最有发展前途的电动汽车电源。为了进一步实现锂离子电池的商业化,有必要通过特殊手段对电池进行安全有效的管理,并可实现电池系统状态信息的监控。为此设计了电池管理系统(battery management system,BMS),以确保电池系统始终可以工作在一个安全稳定的环境下。电池荷电状态(state of charge,SOC)的估计是BMS最重要的几项功能之一,实现SOC的估计是整个BMS管理系统能有效控制电池系统的先决条件,它的功能与传统燃油车辆的燃油表类似,在电动汽车电池剩余里程预测中得到了广泛的应用。本文以某款三元锂离子电池作为研究对象,针对性地研究了锂离子电池SOC的估计算法。着重分析了扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EK...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 课题研究现状
    1.3 论文主要研究内容
第二章 电池荷电状态估计算法的设计
    2.1 卡尔曼滤波基础理论
    2.2 非线性滤波理论
        2.2.1 扩展卡尔曼滤波
        2.2.2 有限差分扩展卡尔曼滤波
    2.3 本章小结
第三章 锂离子电池工作原理及电池模型的建立
    3.1 锂离子电池工作原理
    3.2 神经网络模型
    3.3 电化学模型
    3.4 等效电路模型
        3.4.1 Rint模型
        3.4.2 Thevenin模型
        3.4.3 PNGV模型
        3.4.4 高阶动态模型
    3.5 二阶RC等效电路模型
    3.6 本章小结
第四章 电池特性试验与模型参数辨识
    4.1 影响电池模型参数的因素
        4.1.1 环境温度
        4.1.2 电池循环寿命
        4.1.3 充放电倍率
        4.1.4 截止电压
    4.2 电池容量测试
        4.2.1 试验说明
        4.2.2 试验结果分析
    4.3 混合脉冲功率特性试验
        4.3.1 试验说明
        4.3.2 试验结果分析
    4.4 开路电压特性试验
        4.4.1 试验说明
        4.4.2 试验结果分析
    4.5 电池循环寿命试验
        4.5.1 试验说明
        4.5.2 试验结果分析
    4.6 电池模型参数辨识
        4.6.1 开路电压OCV与 SOC的关系曲线
        4.6.2 电池模型参数辨识
    4.7 电池模型的仿真及验证分析
    4.8 本章总结
第五章 电池荷电状态估计算法的测试验证
    5.1 MATLAB仿真与试验结果分析
        5.1.1 恒流放电工况下的试验结果分析
        5.1.2 UDDS工况下的试验结果分析
    5.2 本章小结
第六章 全文总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况



本文编号：3744575