【摘 要】
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随着生产环境的日益复杂,产线规模的日益扩大,一些未知有界的噪声干扰不可避免地施加到化成系统中,比如功率型开关的开关损耗、电路拓扑的电磁扰动、电气元件的温度漂移等.为了降低噪声的干扰,准确地估计出系统的状态参数,以完成对锂电池化成工艺的精细化控制,本文以化成流程中的一种双向DC/DC化成器为分析对象,研究了动力电池的化成工艺分析问题,这对提升动力电池化成准确性有重要的应用价值.本文的具体工作包括以下
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随着生产环境的日益复杂,产线规模的日益扩大,一些未知有界的噪声干扰不可避免地施加到化成系统中,比如功率型开关的开关损耗、电路拓扑的电磁扰动、电气元件的温度漂移等.为了降低噪声的干扰,准确地估计出系统的状态参数,以完成对锂电池化成工艺的精细化控制,本文以化成流程中的一种双向DC/DC化成器为分析对象,研究了动力电池的化成工艺分析问题,这对提升动力电池化成准确性有重要的应用价值.本文的具体工作包括以下三个方面:1.针对一种典型的非隔离型双向DC/DC化成器,构建其在未知有界噪声干扰下的线性数学模型,提出了一种基于多胞体的动力电池化成工艺滤波分析算法.所提算法利用全对称多胞体的空间变换性质和观测条带切割参数可行集的特性,为了最大化使用观测信息,在传统多胞体滤波算法的基础上,二次利用观测条带并推导了相应切割公式.该算法进一步减小了可行集合的体积,具有更小的保守性,提高了双向DC/DC化成器内部状态估计的精确性.2.针对双向DC/DC化成器中的非线性因素,比如电子元器件受温度的影响、开关管接通时由于应力造成的电压尖峰等,在模型中加入非线性函数,并提出了一种基于超平行空间的动力电池化成工艺滤波分析算法.所提算法结合超平行体和正多胞体的空间变换性质、凸差规划和半正定问题的求解技术,首先使用Stirling方法对非线性函数进行一阶展开,推导了高阶误差项的边界范围.用超平行体或正多胞体对各部分进行包络,并推导了Stirling展开后的可行集.再将观测器的非线性函数展开,推导了融入高阶误差项的线性化观测条带集合的表达式.所提算法和现有的处理非线性状态估计问题的中心差分的集员滤波算法相比,无需求解在处理半正定问题过程中的最小外包盒子,而是将超平行体的2n个顶点作为选择点进行更新计算,有效减小了可行集的保守性,提高了双向DC/DC化成器内部状态估计的精确性.3.针对所提滤波算法,基于Android Studio研发了一款适用于智能手机端的锂电池化成工艺优化软件,实现了集员滤波算法在锂电池化成工艺平台的软件化应用.软件由登录模块、工况日历、化成概况、化成分析、化成优化、优化查询六个模块构成,所提滤波算法在化成分析模块得到实现.针对未优化的化成工艺,首先利用所提滤波算法精确地估计出化成器的内部状态,进而计算出电荷状态等化成参数,并做图形化显示.以化成参数为数据支撑,云计算出最佳控制条件,通过微调旋钮调节充电或放电倍率等变量,以完成化成工艺的优化.综上所述,本文主要研究了基于滤波算法的锂电池化成工艺分析,通过Matlab仿真实验验证了算法的有效性,并通过软件开发实现了算法的实际应用.
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