【摘 要】
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汽车的出现不仅促进了社会的发展,也推动了各国的经济的进步,同样也带来了人民群众在生活上的便利。但是近些年来,随着各国家的汽车保有量持续激增,能源危机和环境污染的问题日益突出。面对这些问题,新能源汽车的出现既可以减少CO2排放量,也可以降低对不可再生能源的依赖。因此全球各个国家已经对新能源产业开始大力的支持和投资,各国的新能源汽车也像雨后春笋般不断出现在人们身边。新能源汽车快速的发展依赖于锂离子电池
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汽车的出现不仅促进了社会的发展,也推动了各国的经济的进步,同样也带来了人民群众在生活上的便利。但是近些年来,随着各国家的汽车保有量持续激增,能源危机和环境污染的问题日益突出。面对这些问题,新能源汽车的出现既可以减少CO2排放量,也可以降低对不可再生能源的依赖。因此全球各个国家已经对新能源产业开始大力的支持和投资,各国的新能源汽车也像雨后春笋般不断出现在人们身边。新能源汽车快速的发展依赖于锂离子电池研发水平的突破,其中因为动力锂电池作为纯电动汽车最主要的技术之一,所以研发一套电池管理系统（battery management system,BMS）势在必行。而在电池管理系统中,电池荷电状态估计（state of charge,SOC）更是当下研究的重点。本文在基于免疫遗传方法辨识锂离子电池参数的基础上,提出了一种基于扩展卡尔曼粒子滤波的锂离子电池荷电状态估计方法。首先是设计了免疫遗传算法对动力锂电池二阶RC等效电路模型的参数进行辨识。通过HPPC试验中的参数辨识表明,IGA算法的均方误差比GA算法的均方误差小,由1.09x10-5减小到5.45x10-6,计算时间由4.25s缩短到2.64s,能够高效、准确地计算二阶等效电路模型中的基本参数。同时提出了将粒子滤波与扩展卡尔曼滤波相结合,设计了一种用于锂离子电池荷电状态估计的扩展卡尔曼粒子滤波算法。对于锂离子电池系统的时变特性和强非线性,免疫遗传扩展卡尔曼粒子滤波方法可以提高计算精度和状态估计的稳定性。运用MATLAB/Simulink软件搭建了IGEKPF算法策略与二阶RC等效电路模型。在试验台上,通过实验验证了免疫遗传扩展卡尔曼粒子滤波方法的鲁棒性和适应性。在城市道路循环（urban dynamometer driving schedule,UDDS）和联合国欧洲经济委员会汽车法规（Economic Commission for Europe,ECE）两种工况下,扩展卡尔曼滤波算法的平均估计误差分别为1.63%和1.06%,和扩展卡尔曼粒子滤波算法0.65%和0.43%相比较,由此可知扩展卡尔曼粒子滤波算法是一种很好的锂离子电池荷电状态估计算法。
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