摘要:科技日益发展,人们开始渐渐大力研发电动汽车,同时由于生态破坏,环境污染严重,新能源汽车开始渐渐取代传统燃油机汽车。磷酸铁锂电池作为使用最广泛的汽车电池,其中电池荷电状态作为整个管理系统的中心,通过SOC来判断各个电池之间的差异,不仅提供了准确的荷电状态,延长电池寿命,而且可以使驾驶员合理安排行程规划,因此必须建立准确的SOC算法来提高汽车性能。但是锂电池受到外界工作情况,温度,电流的影响,计算准确的SOC值仍然存在一定的困难,本文在分析现有常见的SOC估算方法的基础上,结合实验条件,提出一种分数阶卡尔曼滤波算法,通过现有的合理电池模型对此方法进行进行仿真分析,验证可得此方法能有效估算出动力电池的SOC值,具有较高的准确性,对动力电池以及新能源汽车的发展有着重大意义。
关键词:卡尔曼滤波算法;SOC;磷酸铁锂电池
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摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景-1
1.2 国内外发展现状-1
1.2.1电动汽车动力电池模型研究现状-1
1.2.2动力电池SOC估计算法研究现状-2
第二章 锂离子电池的概念及性能分析-3
2.1工作原理与优缺点-3
2.2 锂离子电池的性能分析-3
第三章 现有SOC估算方法及选择-5
3.1 电池的荷电状态的概念(SOC)-5
3.2 常用SOC估算方法-5
3.2.1安时积分法-5
3.2.2内阻法-6
3.2.3开路电压法-6
3.2.4神经网络法-6
3.2.5线性模型法-7
3.2.6 负载电压法-7
3.2.7模糊控制算法-7
3.2.8粒子滤波算法-8
3.2.9卡尔曼滤波法-8
3.2.10总结-8
3.3卡尔曼滤波算法的实施细节-8
3.3.1关于模型中的滞回电压-8
3.3.2函数的适用范围-9
3.3.3初值问题-9
3.4本章小结-9
第四章 建模和仿真设计-10
4.1电池的分数阶建模-10
4.2参数识别-12
4.3基于分数阶模型的SOC估值-16
第五章 结论-20
致 谢-21
参考文献-22