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当今社会,随着人们对能源和环境的依赖越来越强,能源节约和环境保护越来越被大家所重视,新能源汽车成为世界各国汽车行业领域的重点研究方向。动力电池是影响新能源汽车发展的重要因素之一。锂电池因为相比于其他储能电池具有众多优点而在新能源汽车方面的应用越来越广泛。但锂电池组在使用时各单体电池间存在不一致性,会对锂电池容量、使用寿命等造成严重影响,因此需要设计相应的电池管理系统(Battery Management System,BMS)来解决这一问题。而对锂电池荷电状态(State of charge,SOC)的估算又是电池管理系统的重点及核心之一。本文对基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF)的锂电池荷电状态估算方法进行了研究,并研究设计了相应的电池管理系统,论文主要工作及成果如下:1、阐述了在节能减排、保护环境的大背景下发展电动汽车的必要性,表明锂电池在电动汽车运用方面存在的优势,指出了电池管理系统研究对锂电池组的重要意义,分析了电池管理系统国内外研究现状,阐明了荷电状态定义及研究现状,并给出了本文研究内容。2、分析了锂电池充放电特性及温度特性,阐述了内部电阻式、戴维南式、PNGV式和Massimo Ceraolo式等几种典型的锂电池等效电路模型,设计了双RC并联回路式等效电路模型,列出了该等效电路模型下的离散化状态方程和输出方程,并进行了锂电池开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)与荷电状态标定实验。3、分析了安时积分法、开路电压法、内阻分析法、人工神经网络法和卡尔曼滤波法等电池荷电状态估算方法的优缺点及适用条件,提出了基于容积卡尔曼滤波原理的锂电池荷电状态估算方法,与无迹卡尔曼滤波法(Unscented Kalman Filter,UKF)进行了对比,并通过仿真实验对基于容积卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的SOC估算方法进行分析比较。4、设计了包含主控电路、电流采样电路、电压采样电路、温度采样电路、均衡模块电路及通信电路等模块的电池管理系统硬件电路,规划了系统软件工作流程,提出了相应的均衡控制策略,并进行了实验分析。