純電動(dòng)汽車用磷酸鐵鋰電池SOC估算的研究

【摘要】：隨著能源和環(huán)保問題的日益突出,電動(dòng)汽車以其零排放越來越受到世界各國的廣泛關(guān)注。電池管理系統(tǒng)是電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一,而準(zhǔn)確的估算出電池的SOC(State of Charge)便成為電池管理系統(tǒng)良好運(yùn)行的前提和關(guān)鍵。本文在研究電池等效電路模型及其參數(shù)辨識的基礎(chǔ)上,致力于純電動(dòng)汽車用磷酸鐵鋰電池SOC估算的研究。 文章首先簡單介紹了選題背景,介紹了國內(nèi)外電動(dòng)汽車的發(fā)展?fàn)顩r,介紹了SOC的定義并列舉了目前常用的SOC估算方法；之后,綜述了本論文的重點(diǎn)研究內(nèi)容。 接著,對磷酸鐵鋰電池的發(fā)展史、結(jié)構(gòu)以及工作原理作了簡單介紹,指出了磷酸鐵鋰電池是目前較為理想的電動(dòng)汽車用動(dòng)力電池；綜述了幾種常用的電池等效電路模型,并從電池電化學(xué)角度出發(fā),對Thevenin等效電路模型進(jìn)行了改進(jìn),作為本文所采用的磷酸鐵鋰電池等效電路模型。 然后,介紹了實(shí)驗(yàn)室測得磷酸鐵鋰電池EOC與SOC的關(guān)系的實(shí)驗(yàn)方法和步驟；利用電路分析的方法得到電池等效電路模型參數(shù)的計(jì)算公式,并通過脈沖實(shí)驗(yàn)得到電池等效電路模型的參數(shù),驗(yàn)證了所用模型的準(zhǔn)確性和有效性,以便對參數(shù)有種感性的認(rèn)識；利用漸消記憶的遞推最小二乘法對模型參數(shù)進(jìn)行在線辨識； 接著,利用實(shí)驗(yàn)得到的EOC與SOC的函數(shù)關(guān)系作為卡爾曼濾波的數(shù)學(xué)模型；利用卡爾曼濾波算法來計(jì)算電池SOC的初始值,仿真結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果相比較可知,該方法能有效的估算電池初始SOC值,并且精度相對較高,為提高在線估算電池SOC的精度提供了鋪墊； 最后,采用參數(shù)辨識與卡爾曼濾波的聯(lián)合算法(先進(jìn)行參數(shù)辨識,再將辨識的結(jié)果應(yīng)用到SOC估算中)來對磷酸鐵鋰電池進(jìn)行SOC估算,將該方法與安時(shí)計(jì)量法、常參數(shù)下的卡爾曼濾波法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明該算法可以大大提高SOC的估算精度。 【關(guān)鍵詞】：電荷狀態(tài) 電池模型 參數(shù)辨識 卡爾曼濾波
【學(xué)位授予單位】：安徽工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：U469.72;TM912
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 純電動(dòng)汽車的現(xiàn)狀與發(fā)展12-13
• 1.1.1 國內(nèi)電動(dòng)汽車的發(fā)展12
• 1.1.2 國外電動(dòng)汽車的發(fā)展12-13
• 1.2 純電動(dòng)汽車電池的發(fā)展13-14
• 1.3 SOC的定義14
• 1.4 現(xiàn)有SOC估算方法14-16
• 1.4.1 電流積分法15
• 1.4.2 開路電壓法15
• 1.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法15-16
• 1.4.4 電池等效電路模型法16
• 1.4.5 卡爾曼濾波法16
• 1.5 課題的研究內(nèi)容16-18
• 第2章 磷酸鐵鋰電池及其SOC估算方法18-29
• 2.1 磷酸鐵鋰電池18-23
• 2.1.1 磷酸鐵鋰電池發(fā)展史18
• 2.1.2 磷酸鐵鋰電池結(jié)構(gòu)18-19
• 2.1.3 磷酸鐵鋰電池工作原理19-21
• 2.1.4 磷酸鐵鋰電池優(yōu)缺點(diǎn)及其主要性能21-22
• 2.1.5 相關(guān)術(shù)語22-23
• 2.1.6 影響電池容量的因素23
• 2.2 針對磷酸鐵鋰電池的SOC估算方法23-28
• 2.2.1 充放電效率的影響25-27
• 2.2.2 溫度的影響27-28
• 2.2.3 自放電及老化因素28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第3章 電池模型及模型參數(shù)實(shí)驗(yàn)研究29-42
• 3.1 電池模型概述29-32
• 3.1.1 簡單模型29-30
• 3.1.2 Thevenin模型30
• 3.1.3 四階動(dòng)態(tài)模型30-31
• 3.1.4 PNGV模型31
• 3.1.5 改進(jìn)的Thevenin模型31-32
• 3.2 E_(OC)與SOC關(guān)系曲線的實(shí)驗(yàn)室測量方案32-35
• 3.2.1 磷酸鐵鋰電池放電實(shí)驗(yàn)32-34
• 3.2.2 磷酸鐵鋰電池充電實(shí)驗(yàn)34-35
• 3.3 電池模型參數(shù)的實(shí)驗(yàn)室測量方案35-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第4章 磷酸鐵鋰電池模型參數(shù)辨識方法42-50
• 4.1 漸消記憶遞推最小二乘算法42-46
• 4.1.1 最小二乘一次完成算法42-44
• 4.1.2 遞推最小二乘算法44-45
• 4.1.3 漸消記憶遞推最小二乘法原理45-46
• 4.2 被辨識系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型46-47
• 4.3 基于RLS_RFF電池參數(shù)辨識仿真47-49
• 4.3.1 電池模型參數(shù)辨識步驟47-48
• 4.3.2 辨識結(jié)果48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 磷酸鐵鋰電池SOC估算策略50-59
• 5.1 推廣卡爾曼濾波50-52
• 5.2 基于EKF的磷酸鐵鋰電池的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估算電池SOC55-56
• 5.3 參數(shù)辨識與SOC聯(lián)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 本章小結(jié)58-59
• 第6章 在線估算磷酸鐵鋰電池SOC實(shí)驗(yàn)59-64
• 6.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹59-60
• 6.2 系統(tǒng)軟設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果60-64
• 結(jié)論與展望64-66
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66-67
• 致謝67-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 附錄1 DSP最小系統(tǒng)原理圖及PCB圖71-73
• 附錄2 實(shí)驗(yàn)板原理圖及PCB圖73-74

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納米磷酸鐵鋰的贗電容行為和嵌鋰行為    王永剛;夏永姚;

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磷酸鐵鋰電池及其專利之爭    美國專利律師 蔡茫茫　本報(bào)駐美國記者 毛黎 供稿

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