【摘 要】
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由于能源危机和环境污染的影响,纯电动汽车逐渐成为学术界以及产业界的热门话题。动力锂电池以高能量密度、低放电率和其他优点吸引力众多研究人员的目光,已被广泛地用作纯电动汽车的动力源。如何在复杂的运行工况下准确估算动力电池的状态参数对纯电动汽车的后续的发展、推广有着重要的意义。针对该问题,本文基于传统粒子滤波算法的研究,对锂电池的三个重要的参数的估算进行了研究,提出了改进后的粒子滤波算法,主要工作和研究
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由于能源危机和环境污染的影响,纯电动汽车逐渐成为学术界以及产业界的热门话题。动力锂电池以高能量密度、低放电率和其他优点吸引力众多研究人员的目光,已被广泛地用作纯电动汽车的动力源。如何在复杂的运行工况下准确估算动力电池的状态参数对纯电动汽车的后续的发展、推广有着重要的意义。针对该问题,本文基于传统粒子滤波算法的研究,对锂电池的三个重要的参数的估算进行了研究,提出了改进后的粒子滤波算法,主要工作和研究内容如下:1)荷电状态（State of charge,SOC）是反映电池容量变化的重要参数。功率状态（State of power,SOP）反映了电池所能接受和释放的最大功率的能力。本文针对传统粒子滤波在估算SOC时会出现粒子多样性匮乏和部分改进后的算法计算量大,步骤复杂,影响SOP估算效率的缺点,利用遗传算法优化粒子滤波算法,并加以改进,提出用改进遗传粒子滤波算法（Improved genetic particle filter,IGPF）来估算SOC。随后,本文将估算的SOC作为参数估算SOP,利用多约束对电流进行限制,进而估算电池的SOP。结果表明,该方法可以在较短的计算时间内准确估算SOC,且SOP的变化趋势与实际情况吻合,验证了基于IGPF的SOP估计方法的可靠性。2)能量状态（State of energy,SOE）是反映动力锂电池能量的重要参数。由于考虑到了电池的电压的变化,因此它更能反映电池的真实状态。本文为了精确估计SOE大小,从优化粒子滤波重采样以及降低系统噪声的角度出发,利用蚁群算法作为粒子滤波的重采样,并将自适应算法与之结合,提出用蚁群自适应粒子滤波算法（Ant colony adaptive particle filter,AAPF）估算电池的SOE。通过汽车运行工况实验数据的仿真结果可知,该算法能精确估算SOE。
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