基于人工免疫粒子滤波的纯电动汽车锂电池SOC估计研究

【摘要】：全球经济尤其是汽车工业的发展在给人们生活带来舒适与方便的同时,也带来了环境污染和能源危机等一系列问题。为了解决原有汽车工业中存在的问题以满足可持续发展的需要,纯电动汽车成为了未来汽车工业发展的方向。而制约纯电动汽车发展的最大阻力就是动力电池的寿命和续驶里程,因而一套完善准确的电池管理系统是必不可少的。其中电池荷电状态(SOC)又是电池管理系统中最重要的参数之一。根据准确的SOC值,可以时刻了解电池箱的性能和状态,避免电池的过充和过放,延长电池的寿命,同时可以据此来估计电动汽车的续驶里程。所以如何准确实时的估计SOC值对电动汽车发展具有重要的研究意义。 论文中涉及的纯电动汽车锂电池数据均来自于北京市在运行的纯电动环卫车真实数据,与以往研究多采用实验模拟数据具有很大的区别。实车电池工作环境更加复杂,影响SOC值的因素也更加多样,使采集的数据比实验室仿真数据更具有研究意义。由于数据的复杂性,在进行预测SOC之前需要对采集的大量电池数据进行处理,删除不完整和错误数据,得到连续完整的电池数据,方便之后的SOC预测。 为了准确预测电动汽车SOC值,论文根据采集数据的特征并结合经验电池模型,建立了适合纯电动汽车的电池状态空间模型。并采用遗忘因子递推最小二乘法对模型的参数进行了标定。目前对模型求解大部分研究集中在卡尔曼滤波上,而粒子滤波突破了传统卡尔曼滤波的框架,对系统的状态噪声和观测噪声没有任何限制,可适用于任何非线性系统,精度可以逼近最优估计,是一种很有效的非线性滤波技术。基于粒子滤波的优越性,论文把粒子滤波与电池模型相结合,通过采集的实车数据进行了电池的SOC预测仿真实验。结果显示,粒子滤波算法预测SOC结果能把误差控制在一定的范围内,具有一定的适用性。 为了增加粒子的多样性,论文探索性的采用了人工免疫算法来对粒子滤波进行优化。并通过与标准粒子滤波的对比实验和大量统计实验证明,人工免疫粒子滤波算法对纯电动汽车锂电池SOC的估计更加的准确,具有很好的精度,可以满足实际的需求。 【关键词】：电动汽车 锂电池 荷电状态 粒子滤波算法 人工免疫算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U469.72
【目录】：

• 致谢5-6
• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目录9-12
• 1 绪论12-17
• 1.1 研究背景12-13
• 1.1.1 电动汽车发展背景12
• 1.1.2 国内外电动汽车发展趋势12-13
• 1.2 SOC定义13-14
• 1.3 国内外研究现状14
• 1.4 研究意义14
• 1.5 论文内容及研究框架14-16
• 1.6 本章小结16-17
• 2 锂离子电池17-23
• 2.1 动力电池种类17
• 2.2 电池相关术语17-19
• 2.3 锂离子电池的工作原理19-21
• 2.4 锂离子电池的主要特征21-22
• 2.5 影响锂离子电池SOC的因素22
• 2.6 本章总结22-23
• 3 锂离子电池模型23-41
• 3.1 电池模型23-27
• 3.1.1 等效电路模型23-25
• 3.1.2 神经网络模型25-26
• 3.1.3 经验公式模型26-27
• 3.2 锂离子电池模型的建立27-33
• 3.2.1 数据来源27
• 3.2.2 数据采集与处理27-29
• 3.2.3 数据分析29-32
• 3.2.4 电池模型的确立32-33
• 3.3 模型参数辨识33-40
• 3.3.1 系统辨识的原理33-34
• 3.3.2 最小二乘法参数辨识34-36
• 3.3.3 模型参数辨识的步骤36-38
• 3.3.4 实验结果38-40
• 3.4 本章小结40-41
• 4 电动汽车电池SOC估计41-60
• 4.1 SOC估计方法现状41-43
• 4.1.1 放电实验法41
• 4.1.2 安时计量法41-42
• 4.1.3 开路电压法42
• 4.1.4 线性模型法42
• 4.1.5 模糊控制和神经网络法42-43
• 4.1.6 卡尔曼滤波法43
• 4.2 粒子滤波43-50
• 4.2.1 贝叶斯估计44-45
• 4.2.2 蒙特卡罗方法45-46
• 4.2.3 粒子滤波的原理46-49
• 4.2.4 粒子滤波预测SOC步骤49-50
• 4.3 实验效果50-59
• 4.3.1 充电过程SOC估计实验51-55
• 4.3.2 放电过程SOC估计实验55-57
• 4.3.3 统计实验57-59
• 4.4 本章总结59-60
• 5 基于人工免疫优化的粒子滤波算法60-71
• 5.1 人工免疫算法60-63
• 5.1.1 免疫算法中基本概念60
• 5.1.2 基本过程60-62
• 5.1.3 免疫算法计算模型62
• 5.1.4 人工免疫算法流程62-63
• 5.2 人工免疫粒子滤波算法63-66
• 5.2.1 人工免疫算法相关公式63-64
• 5.2.2 人工免疫粒子滤波算法流程64-66
• 5.3 实验效果66-69
• 5.3.1 对比试验66-68
• 5.3.2 统计实验68-69
• 5.4 本章总结69-71
• 6 总结与展望71-73
• 6.1 工作总结71-72
• 6.2 论文的创新点72
• 6.3 展望72-73
• 参考文献73-76
• 作者简介76-78
• 学位论文数据集78

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