【摘 要】
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锂离子动力电池的荷电状态SOC是电池管理系统的核心。SOC估算精度的提高,可以延长锂离子动力电池的使用寿命、增强新能源汽车的耐久度。本文以估算SOC精度为目标,考虑到SOH、SOP也为锂离子电池的重要参数。由于SOC与SOH、SOC与SOP之间关系密切,所以将两者依次结合进行估算研究。展开了以下的工作:首先,叙述电动汽车目前的发展,确定了锂离子动力电池SOC的研究背景和意义。概述了SOC估算和SO
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锂离子动力电池的荷电状态SOC是电池管理系统的核心。SOC估算精度的提高,可以延长锂离子动力电池的使用寿命、增强新能源汽车的耐久度。本文以估算SOC精度为目标,考虑到SOH、SOP也为锂离子电池的重要参数。由于SOC与SOH、SOC与SOP之间关系密切,所以将两者依次结合进行估算研究。展开了以下的工作:首先,叙述电动汽车目前的发展,确定了锂离子动力电池SOC的研究背景和意义。概述了SOC估算和SOP的预算目前常用的估算方法以及国内外研究状况,并介绍了精确得到SOC的估算与SOP的预测的困难。其次,本文介绍了锂离子动力电池的工作原理与特性参数,并搭建动力电池的实验平台,对动力电池的电压特性、内阻特性进行了测试,对其进行了充分分析,基于动力电池的特性分析,选取二阶RC模型,在simulink环境下建立等效电路模型并在CCD、DST以及UDDS三种工况下进行验证。再次,在二阶RC模型的基础上,提出扩展卡尔曼滤波(EKF)算法与无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对SOC进行估算分析。针对不完善之处提出了双无迹卡尔曼滤波(DUKF)对动力电池SOC和SOH的联合估计,并在Matlab仿真中模拟了CCD、DST、UDDS工况下这三种估计算法的效果,实验表明DUKF算法具有良好的动态跟随能力,池端电压辨识误差保持在12 m V内,且SOC估计误差值都保持在1.5%以内。最后,根据电池荷电状态(SOC)与峰值状态(SOP)之间的关系,本文提出了一种基于DUKF算法的多参数约束下的SOC与SOP联合在线估计方法,在matlab环境下建立SOC和SOP的仿真,得出基于DUKF算法的多参数约束下SOC与SOP估计方法有较强的SOC初始误差纠正能力,估计曲线很快收敛到准确值。图[53]表[6]参[60]
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