混合動力汽車電池模型辨識及SOC估計方法研究

【摘要】：隨著能源和環(huán)保問題的日益突出,電動汽車以其低排放、噪聲低等優(yōu)點而受到世界各國的高度重視,電動汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一的動力電池及其能量管理系統(tǒng)是電動車產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵,電池管理系統(tǒng)需要準確的電池荷電狀態(tài)(SOC)估計,這對提高電池使用壽命和整車性能都具有重要意義。由于磷酸鐵鋰電池在高比能量方面的突出性能,它在電動汽車領(lǐng)域的應用已經(jīng)越來越廣泛。 本文以磷酸鐵鋰離子電池為研究對象,根據(jù)電池非線性特性以及磷酸鐵鋰離子電池的差異性,對其進行了改進的PNGV模型建模,應用最小二乘擬合方法對模型參數(shù)進行了辨識,再將兩種不同的卡爾曼濾波(EKF、 AUKF)方法應用于電池SOC估計,最后對兩種算法的估計誤差進行比較分析,實現(xiàn)了磷酸鐵鋰離子電池的較準確建模及SOC的準確估計。在上述研究基礎(chǔ)上,為了克服卡爾曼濾波法在電池建模和SOC估計中存在計算量大、耗時長且無法判斷系統(tǒng)穩(wěn)定性的缺點,對線性變參數(shù)(LPV)系統(tǒng)狀態(tài)子空間方法進行電池建模及SOC估計問題進行了研究探討,通過LPV系統(tǒng)理論在磷酸鐵鋰電池建模與SOC估計方向的創(chuàng)新性應用為面向控制的電池建模及SOC估計提供了解決問題的新思路。 【關(guān)鍵詞】：磷酸鐵鋰離子電池 改進的PNGV模型 SOC估計 EKF AUKF LPV子空間方法
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TM912
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-7
• 致謝7-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景11
• 1.2 磷酸鐵鋰離子電池11-13
• 1.3 BMS系統(tǒng)簡介13-14
• 1.4 論文主要內(nèi)容14-16
• 第二章 電池技術(shù)概述16-26
• 2.1 電池模型分類16-17
• 2.2 電池性能模型17-21
• 2.3 電池建模流程21-22
• 2.4 電池SOC估計方法22-25
• 2.5 小結(jié)25-26
• 第三章 磷酸鐵鋰電池改進的PNGV模型及參數(shù)辨識26-33
• 3.1 電池實驗26-28
• 3.2 電池改進的PNGV模型28-29
• 3.3 最小二乘法參數(shù)辨識29-32
• 3.4 小結(jié)32-33
• 第四章 基于卡爾曼濾波算法的SOC估計33-46
• 4.1 基于擴展卡爾曼濾波(EKF)算法的SOC估計33-38
• 4.2 基于自適應無色卡爾曼濾波(AUKF)算法的SOC估計38-44
• 4.3 EKF與AUKF算法比較44
• 4.4 小結(jié)44-46
• 第五章 基于LPV狀態(tài)子空間方法的SOC估計46-57
• 5.1 LPV系統(tǒng)理論46
• 5.2 子空間辨識方法46-49
• 5.3 基于子空間方法的電池模型辨識49-53
• 5.4 建模結(jié)果53-56
• 5.5 小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-58
• 參考文獻58-62
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文62

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