纯电动汽车电池管理数据分析系统的研究

【摘要】：锂离子电池有电压高、循环寿命长、工作温度范围广等优点，是应用在电动汽车上最有市场前景的蓄电池。应用于电动汽车电池的等效模型有很多，在归纳总结常用电池模型的基础上，本文选择了简单有效的戴维南等效电路模型，使用Excel线性回归法对电池模型的开路电压、欧姆内阻、极化内阻和时间常数进行了离线辨识，在MATLAB软件平台上，基于扩展卡尔曼滤波法对模型参数进行了在线辨识，并对不同工况下离线和在线参数辨识结果进行了对比，验证了在线参数辨识方法的有效性。 然后在综合分析目前电池SOC估计方法的基础上，提出了基于电池模型参数在线辨识的SOC估计方法，并通过对比分析确定使用DST工况下在线辨识的OCV与SOC关系曲线来估计FUDS工况下电池的SOC。 为了分析实际电动汽车工作环境下电池的变化特性，根据数据分析的功能需求，开发了电动汽车动力电池组特性数据分析系统，并将本文提出的基于在线参数辨识的SOC估计方法集成到软件系统中。实现了对不同电动汽车数据智能化的读取、分析、故障诊断和显示。 最后对台架实验和实车数据进行了电池组的模型参数辨识，验证了电池间本身的不一致性以及模拟和实际工况下由于剩余电量不同导致的不一致性。在数据分析系统中，通过比较分析纯安时法、安时-开路电压法和基于在线参数辨识的SOC估计三种算法估计实际电动汽车中电池的SOC曲线，验证了本文SOC估计算法的有效性。 【关键词】：锂离子电池 参数辨识 SOC估计 数据分析
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM912;U469.72
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-17
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状分析9-16
• 1.2.1 锂离子电池的现状及面临的挑战9-12
• 1.2.2 SOC 估计国内外的研究现状12-15
• 1.2.3 数据分析国内外的研究现状15-16
• 1.3 本文研究内容16-17
• 第2章 电池模型参数辨识及 SOC 估计算法17-40
• 2.1 引言17
• 2.2 锂离子电池的工作原理及特点17-18
• 2.3 电池模型参数辨识18-36
• 2.3.1 电池端电压模型18-22
• 2.3.2 参数辨识22-25
• 2.3.3 仿真分析25-34
• 2.3.4 SOC-OCV 对应关系的建立34-36
• 2.4 SOC 估计算法36-39
• 2.4.1 SOC 估计算法分类36-37
• 2.4.2 改进的安时法37-38
• 2.4.3 基于在线参数辨识的 SOC 估计方法38-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第3章 数据分析系统软件设计40-54
• 3.1 引言40
• 3.2 数据分析系统总体规划40-41
• 3.3 软件功能及结构41-42
• 3.3.1 软件功能41-42
• 3.3.2 软件结构42
• 3.4 电池包信息模块设计42-43
• 3.4.1 存储电池包信息42
• 3.4.2 调用电池包信息42-43
• 3.5 数据读取模块设计43-44
• 3.6 整车信息模块设计44-46
• 3.7 单体信息模块设计46-47
• 3.7.1 单体信息界面设计46-47
• 3.7.2 SOC 估计模块设计47
• 3.8 故障信息模块设计47-49
• 3.8.1 整体故障信息模块设计48-49
• 3.8.2 电压跳变故障信息模块设计49
• 3.9 游标控制模块设计49-50
• 3.10 分段显示模块设计50-51
• 3.11 应用程序与安装包发布51-53
• 3.12 本章小结53-54
• 第4章 实验与结果分析54-64
• 4.1 引言54
• 4.2 台架实验验证54-62
• 4.2.1 电池组 HPPC 仿真分析54-57
• 4.2.2 SOC 初始值相同的 FUDS 仿真分析57-58
• 4.2.3 SOC 初始值不同的 FUDS 仿真分析58-61
• 4.2.4 实车数据参数辨识61-62
• 4.3 不同 SOC 算法之间的比较62-63
• 4.4 本章小结63-64
• 结论64-65
• 参考文献65-70
• 致谢70

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