纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算的研究

【摘要】：随着能源和环保问题的日益突出,电动汽车以其零排放越来越受到世界各国的广泛关注。电池管理系统是电动汽车发展的关键技术之一,而准确的估算出电池的SOC(State of Charge)便成为电池管理系统良好运行的前提和关键。本文在研究电池等效电路模型及其参数辨识的基础上,致力于纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算的研究。 文章首先简单介绍了选题背景,介绍了国内外电动汽车的发展状况,介绍了SOC的定义并列举了目前常用的SOC估算方法；之后,综述了本论文的重点研究内容。 接着,对磷酸铁锂电池的发展史、结构以及工作原理作了简单介绍,指出了磷酸铁锂电池是目前较为理想的电动汽车用动力电池；综述了几种常用的电池等效电路模型,并从电池电化学角度出发,对Thevenin等效电路模型进行了改进,作为本文所采用的磷酸铁锂电池等效电路模型。 然后,介绍了实验室测得磷酸铁锂电池EOC与SOC的关系的实验方法和步骤；利用电路分析的方法得到电池等效电路模型参数的计算公式,并通过脉冲实验得到电池等效电路模型的参数,验证了所用模型的准确性和有效性,以便对参数有种感性的认识；利用渐消记忆的递推最小二乘法对模型参数进行在线辨识； 接着,利用实验得到的EOC与SOC的函数关系作为卡尔曼滤波的数学模型；利用卡尔曼滤波算法来计算电池SOC的初始值,仿真结果与实验结果相比较可知,该方法能有效的估算电池初始SOC值,并且精度相对较高,为提高在线估算电池SOC的精度提供了铺垫； 最后,采用参数辨识与卡尔曼滤波的联合算法(先进行参数辨识,再将辨识的结果应用到SOC估算中)来对磷酸铁锂电池进行SOC估算,将该方法与安时计量法、常参数下的卡尔曼滤波法进行比较,仿真结果表明该算法可以大大提高SOC的估算精度。 【关键词】：电荷状态 电池模型 参数辨识 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：安徽工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：U469.72;TM912
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 纯电动汽车的现状与发展12-13
• 1.1.1 国内电动汽车的发展12
• 1.1.2 国外电动汽车的发展12-13
• 1.2 纯电动汽车电池的发展13-14
• 1.3 SOC的定义14
• 1.4 现有SOC估算方法14-16
• 1.4.1 电流积分法15
• 1.4.2 开路电压法15
• 1.4.3 神经网络法15-16
• 1.4.4 电池等效电路模型法16
• 1.4.5 卡尔曼滤波法16
• 1.5 课题的研究内容16-18
• 第2章 磷酸铁锂电池及其SOC估算方法18-29
• 2.1 磷酸铁锂电池18-23
• 2.1.1 磷酸铁锂电池发展史18
• 2.1.2 磷酸铁锂电池结构18-19
• 2.1.3 磷酸铁锂电池工作原理19-21
• 2.1.4 磷酸铁锂电池优缺点及其主要性能21-22
• 2.1.5 相关术语22-23
• 2.1.6 影响电池容量的因素23
• 2.2 针对磷酸铁锂电池的SOC估算方法23-28
• 2.2.1 充放电效率的影响25-27
• 2.2.2 温度的影响27-28
• 2.2.3 自放电及老化因素28
• 2.3 本章小结28-29
• 第3章 电池模型及模型参数实验研究29-42
• 3.1 电池模型概述29-32
• 3.1.1 简单模型29-30
• 3.1.2 Thevenin模型30
• 3.1.3 四阶动态模型30-31
• 3.1.4 PNGV模型31
• 3.1.5 改进的Thevenin模型31-32
• 3.2 E_(OC)与SOC关系曲线的实验室测量方案32-35
• 3.2.1 磷酸铁锂电池放电实验32-34
• 3.2.2 磷酸铁锂电池充电实验34-35
• 3.3 电池模型参数的实验室测量方案35-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第4章 磷酸铁锂电池模型参数辨识方法42-50
• 4.1 渐消记忆递推最小二乘算法42-46
• 4.1.1 最小二乘一次完成算法42-44
• 4.1.2 递推最小二乘算法44-45
• 4.1.3 渐消记忆递推最小二乘法原理45-46
• 4.2 被辨识系统的数学模型46-47
• 4.3 基于RLS_RFF电池参数辨识仿真47-49
• 4.3.1 电池模型参数辨识步骤47-48
• 4.3.2 辨识结果48-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第5章 磷酸铁锂电池SOC估算策略50-59
• 5.1 推广卡尔曼滤波50-52
• 5.2 基于EKF的磷酸铁锂电池的SOC估算52-56
• 5.2.1 SOC估算方法52-54
• 5.2.2 SOC(0)的估算方法54-55
• 5.2.3 EKF估算电池SOC55-56
• 5.3 参数辨识与SOC联合估算56-58
• 5.3.1 算法原理56-57
• 5.3.2 算法仿真57-58
• 5.4 本章小结58-59
• 第6章 在线估算磷酸铁锂电池SOC实验59-64
• 6.1 实验系统介绍59-60
• 6.2 系统软设计及实验结果60-64
• 结论与展望64-66
• 攻读学位期间发表的学术论文66-67
• 致谢67-68
• 参考文献68-71
• 附录1 DSP最小系统原理图及PCB图71-73
• 附录2 实验板原理图及PCB图73-74

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