混合動力電動汽車鋰離子電池SOC估算方法研究

【摘要】：目前,混合動力電動汽車技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵問題是研制安全、高效和環(huán)境友好的動力電池。以磷酸鐵鋰電池為代表的先進動力電池技術(shù)取得突破性進展,為電動汽車發(fā)展注入了活力。為最大限度發(fā)揮動力電池的性能并延長電池使用壽命,對電池進行良好管理至關(guān)重要,而準(zhǔn)確地獲得電池的荷電狀態(tài)(SOC)已成為電池管理的重要環(huán)節(jié)。由于電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜,一般是通過電池端電壓、放電電流、電池溫度等參數(shù)間接對電池的SOC進行估算。 本文介紹磷酸鐵鋰電池的工作原理,對磷酸鐵鋰電池的電氣特性和化學(xué)特性進行分析。在分析磷酸鐵鋰電池特性基礎(chǔ)上,探討電池SOC的定義及其影響因素。分析幾種常用SOC估算方法的適用范圍,選擇采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于估算電池SOC。結(jié)合SOC估算具體情況分析,設(shè)計了電池SOC估算的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以電池的電壓、電流和溫度為輸入?yún)?shù),輸出參數(shù)直接設(shè)置為電池SOC,在MATLAB上對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,經(jīng)過大量試探實驗確定網(wǎng)絡(luò)中間層的節(jié)點數(shù)。使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對基于恒流放電實驗測得的樣本數(shù)據(jù)進行SOC估算,驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算電池SOC的可行性,而且SOC估算的精度及適用范圍都得到了較大提高。 目前,關(guān)于電池SOC估算的研究大多集中在恒流放電情形,而對變流放電狀態(tài)時電池SOC的估算研究還不是很多。本文中采用模擬工況的放電循環(huán)波形,獲取用于改進后網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。優(yōu)化改進后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù),在網(wǎng)絡(luò)的輸入中加入前幾個時刻的電池信息,探求輸入向量中最優(yōu)時間點個數(shù)并討論各時間點對SOC估算值影響權(quán)重。使用遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,重新獲取改進后網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點數(shù)。最后,使用改進后的網(wǎng)絡(luò)對恒流放電和變電流放電兩種情況進行電池SOC估算,經(jīng)對比分析,測試結(jié)果驗證改進后的網(wǎng)絡(luò)對SOC的估算要優(yōu)于改進前網(wǎng)絡(luò)。 【關(guān)鍵詞】：磷酸鐵鋰 SOC BP網(wǎng)絡(luò) 動力電池 混合動力電動汽車
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：U469.72
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 國內(nèi)外混合動力汽車發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 動力電池研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 電池SOC估算研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)15-18
• 1.3.1 研究對象與目的15-16
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 磷酸鐵鋰電池特性與SOC18-34
• 2.1 磷酸鐵鋰電池的結(jié)構(gòu)原理18-19
• 2.2 磷酸鐵鋰電池特性分析19-22
• 2.2.1 磷酸鐵鋰電池的充電特性19-20
• 2.2.2 磷酸鐵鋰電池的放電特性20-21
• 2.2.3 磷酸鐵鋰電池的容量特性21-22
• 2.2.4 磷酸鐵鋰電池的內(nèi)阻特性22
• 2.3 磷酸鐵鋰電池性能建模22-27
• 2.3.1 等效電路模型23-26
• 2.3.2 電化學(xué)機理模型26-27
• 2.4 電池SOC定義及其影響因素27-30
• 2.4.1 電池SOC定義27-28
• 2.4.2 影響電池SOC估算的因素28-29
• 2.4.3 變電流下的SOC定義29-30
• 2.5 SOC常用估算方法30-33
• 2.6 本章小結(jié)33-34
• 第3章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC估算34-54
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法34-40
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型34-36
• 3.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法36-38
• 3.1.3 BP學(xué)習(xí)算法的改進38-40
• 3.1.4 Leverberg-Marquardt算法40
• 3.2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的SOC估算設(shè)計40-49
• 3.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計41-42
• 3.2.2 訓(xùn)練樣本集的準(zhǔn)備42-44
• 3.2.3 參考SOC的獲取44-45
• 3.2.4 樣本數(shù)據(jù)歸一化45-46
• 3.2.5 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及隱節(jié)點數(shù)確定46-49
• 3.3 電池SOC估算驗證49-53
• 3.3.1 20℃測試樣本的SOC估算驗證49-50
• 3.3.2 室溫下放電實驗的SOC估算驗證50-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第4章 時變工況下電池SOC估算網(wǎng)絡(luò)改進54-70
• 4.1 動力電池時變工況問題探討54
• 4.2 時變工況下樣本數(shù)據(jù)實驗54-58
• 4.2.1 模擬工況實驗測試55-57
• 4.2.2 訓(xùn)練樣本集57-58
• 4.3 GA和BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合優(yōu)化估算模型58-65
• 4.3.1 改進后網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化58-60
• 4.3.2 試湊法優(yōu)化輸入向量60-62
• 4.3.3 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值62-64
• 4.3.4 改進后網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)設(shè)計64-65
• 4.4 改進后網(wǎng)絡(luò)SOC估算驗證65-69
• 4.4.1 恒流放電實驗SOC估算驗證66-68
• 4.4.2 模擬工況放電實驗SOC估算驗證68-69
• 4.5 本章小結(jié)69-70
• 第5章 總結(jié)與展望70-72
• 5.1 全文總結(jié)70-71
• 5.2 研究展望71-72
• 參考文獻72-75
• 致謝75

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