电动汽车动力电池参数辨识及荷电状态估算.doc

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  • 更新时间:2020-08-20
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摘要: 随着燃油汽车的普及,在给人带来方便的同时也造成了无法避免的环境以及能源问题。而电动汽车的出现则让人们看到了人类继续和谐的可持续发展的方向,缓解了迫在眉睫的环境压力以及能源危机,荷电状态估算(State Of Charge,SOC)作为电动汽车发展关键技术之一,是系统能够良好运行并估算其续航能力的标准。本文的电动汽车动力电池研究对象为锂离子电池,分析电池模型类别并建立电池等效模型,辨识其中重要参数,然后对SOC估算方法进行研究。

本文先介绍了研究背景以及必要性,比较几种常见的动力电池,指出锂离子电池性能的优势,接着介绍现有的电池模型与SOC估算方法,并比较优缺点。通过分析比较各个电池模型的优缺点以及实际工程应用,确定了以二阶RC等效电路模型为本文的研究模型,然后求取推导其数学模型以便参数辨识。接着采集数据得出电池开路电压与SOC的关系(OCV-SOC),并利用递推最小二乘法对电池模型中的参数进行在线辨识,并分析辨识结果验证辨识方法的正确度。然后根据辨识结果采用卡尔曼滤波算法对锂离子电池荷电状态进行估算,并将数值与实际SOC值进行对比以验证算法的准确性。

 

关键词:参数辨识;荷电状态估算;递推最小二乘法;卡尔曼滤波算法

 

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章 绪论-1

1.1 研究背景与意义-1

1.2 控制水平发展及现状-1

1.2.1 动力电池简介-1

1.2.2 电池模型研究-2

1.2.3 SOC算法研究-2

1.3 研究的主要内容-4

第二章 锂离子电池模型-5

2.1 锂离子电池发展概述-5

2.2 锂离子电池工作原理-6

2.3 充放电特性-6

2.4 电池模型-8

2.4.1 简化的电化学模型-8

2.4.2 电池等效电路模型-9

第三章 锂离子电池参数辨识-12

3.1 锂离子电池模型建立-12

3.2 参数辨识方法-12

3.2.1 极大似然法-13

3.2.2 最小二乘法-13

3.2.3 辨识算法比较-15

3.3 系统辨识步骤-16

3.3.1 等效电路数学模型-16

3.3.2 辨识结果分析-18

3.3.3 辨识结果验证-21

第四章 锂离子电池荷电状态估算-23

4.1 SOC估算方法-23

4.1.1 安时积分法-23

4.1.2 开路电压法-23

4.1.3 神经网络法-24

4.1.4 卡尔曼滤波法-24

4.2 卡尔曼滤波算法-24

4.3 等效电路的状态空间模型-26

4.4 SOC估算步骤-27

4.5 结果与分析-27

总结-30

参考文献-31

致    谢-32


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