大学生纯电动方程式赛车电池剩余电量估算

发布时间：2017-08-08 20:22

  本文关键词：大学生纯电动方程式赛车电池剩余电量估算

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【摘要】：SOC(State Of Charge)是电池管理系统(BMS)中提供最优性能和安全的重要参数,是其容量的直接反映,既可为驾驶员提供续航里程信息,又可为电池组管理和维护提供依据。因此精确的SOC估算对提高电池的能量利用效率以及防止电池过度充电/过度放电是必不可少的。为了响应国家新能源汽车发展政策,中国大学生方程式汽车大赛(Formula SAE,FSAE)纯电动赛车比赛应运而生。大赛工况恶劣,由于比赛规则的限制,需要赛车具有很高的安全性和可靠性,在这种情况下赛车动力电池的SOC估算就显得尤为重要。本文以安靠公司所提供的2000mA的18650型磷酸铁锂电池为研究对象,详细介绍了磷酸铁锂电池的工作原理及参数,对电池的开路电压特性进行了分析,建立了戴维南模型,采用指数拟合的方法对模型中的参数进行辨识。在MATLAB/Simulink软件中实现电池模型并对模型进行脉冲及自定义充放电工况下的仿真。仿真结果与试验数据拟合较好,验证了电池模型及参数辨识的准确性。在对常用的SOC(State of Charge)估算方法进行分析的基础上,选用扩展卡尔曼滤波算法作为本文SOC估算方法。由于卡尔曼滤波所得到的电池的SOC估算值只会收敛于当前所建立的电池模型,这对模型精确度的要求很高。因此将Ah-EKF与电池模型相结合,选定各主要变量及模型的具体形式,在算法递推作用下进行SOC估算。在MATLAB/Simulink软件中对两种估算算法进行仿真,仿真结果与试验数据进行对比,结果表明Ah-EKF算法的SOC估算误差不超过4%,估算精度更高。基于ADVISOR软件建立电池组和大学生纯电动方程式赛车整车模型。分别选取CYC_IM240、CYC_CUMMUTER和CYC_HWFET三种道路行驶工况进行仿真,得到锂电池组的SOC、电流以及温度曲线,通过大学生纯电动方程式赛车实车试验对比,表明建立的模型有一定的合理性。
【关键词】：FSAE 磷酸铁锂电池 SOC估算 Kalman滤波 戴维南模型
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U469.696
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-16
• 1.1. 课题研究背景及意义8-9
• 1.1.1. 新能源汽车的概述8
• 1.1.2. 中国大学生方程式汽车大赛的意义8-9
• 1.2. 动力电池概述9-10
• 1.3. 电池管理系统的概述10-12
• 1.4. 电池管理系统的研究现状12-14
• 1.4.1. 国外电池管理系统研究现状12-13
• 1.4.2. 国内电池管理系统研究现状13-14
• 1.5. 论文主要研究内容14-16
• 2. 磷酸铁锂电池16-26
• 2.1. 磷酸铁锂电池的工作原理17-18
• 2.2. 磷酸铁锂电池的参数18-19
• 2.3. 大学生纯电动方程式赛车动力电池19-25
• 2.3.1. 电池类型的选取19-21
• 2.3.2. 电池参数的确定21-24
• 2.3.3. 电池放置与尺寸确定24-25
• 2.3.4. 电池防护与隔离25
• 2.4. 本章小结25-26
• 3. 电池模型26-38
• 3.1. 电池模型的概述26-30
• 3.1.1. 线性模型26-27
• 3.1.2. Thevenin(戴维南)模型27
• 3.1.3. PNGV电池模型27-28
• 3.1.4. Massimo ceraolo动态模型28
• 3.1.5. 四阶动态模型28-29
• 3.1.6. 复合模型29-30
• 3.2. 电池模型的建立30-37
• 3.2.1. 开路电压与SOC关系30-33
• 3.2.2. 模型建立33-35
• 3.2.3. 模型参数的实验方法35-37
• 3.3. 模型试验与仿真37
• 3.4. 本章小结37-38
• 4. SOC定义及估算方法38-42
• 4.1. SOC的定义38
• 4.2. 常用SOC估算方法比较38-41
• 4.2.1. 开路电压法38-39
• 4.2.2. 安时法39
• 4.2.3. 内阻法39-40
• 4.2.4. Kalman滤波估算方法40
• 4.2.5. 神经网络法40-41
• 4.3. 本章小结41-42
• 5. 电池管理系统SOC估算策略42-52
• 5.1. 卡尔曼滤波42
• 5.2. 卡尔曼滤波器的原理42-46
• 5.3. 扩展卡尔曼滤波46-47
• 5.4. 基于扩展卡尔曼滤波的SOC仿真47-49
• 5.5. Ah-EKF估算SOC49-51
• 5.6. 本章小结51-52
• 6. 基于ADVISOR的SOC估计算法仿真实验52-63
• 6.1. ADVISOR仿真软件基本介绍52-53
• 6.2. 基于ADVISOR的纯电动方程式赛车的整车模型搭建53-57
• 6.2.1. 搭建车身整体模块53-54
• 6.2.2. 汽车电动机模块的构建54
• 6.2.3. 修改电动赛车的电池模块54-55
• 6.2.4. 实验所采用的循环道路工况55-57
• 6.3. 纯电动车在实际工况下的SOC估计仿真验证57-62
• 6.4. 本章小节62-63
• 7. 全文总结63-65
• 参考文献65-68
• 附录图表说明68-70
• 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果70-71
• 致谢71-72

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本文编号：641864