混合动力汽车电池模型辨识及SOC估计方法研究
混合动力汽车电池模型辨识及SOC估计方法研究【摘要】:随着能源和环保问题的日益突出,电动汽车以其低排放、噪声低等优点而受到世界各国的高度重视,电动汽车的关键技术之一的动力电池及其能
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM912
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-7
- 致谢7-11
- 第一章 绪论11-16
- 1.1 研究背景11
- 1.2 磷酸铁锂离子电池11-13
- 1.3 BMS系统简介13-14
- 1.4 论文主要内容14-16
- 第二章 电池技术概述16-26
- 2.1 电池模型分类16-17
- 2.2 电池性能模型17-21
- 2.3 电池建模流程21-22
- 2.4 电池SOC估计方法22-25
- 2.5 小结25-26
- 第三章 磷酸铁锂电池改进的PNGV模型及参数辨识26-33
- 3.1 电池实验26-28
- 3.2 电池改进的PNGV模型28-29
- 3.3 最小二乘法参数辨识29-32
- 3.4 小结32-33
- 第四章 基于卡尔曼滤波算法的SOC估计33-46
- 4.1 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的SOC估计33-38
- 4.2 基于自适应无色卡尔曼滤波(AUKF)算法的SOC估计38-44
- 4.3 EKF与AUKF算法比较44
- 4.4 小结44-46
- 第五章 基于LPV状态子空间方法的SOC估计46-57
- 5.1 LPV系统理论46
- 5.2 子空间辨识方法46-49
- 5.3 基于子空间方法的电池模型辨识49-53
- 5.4 建模结果53-56
- 5.5 小结56-57
- 第六章 总结与展望57-58
- 参考文献58-62
- 攻读硕士学位期间发表的论文62
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