【摘 要】
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随着社会的发展和人民生活水平的提高,汽车已经成为广大人民群众生活中不可缺少的一部分,而电动汽车由于其清洁环保的优势,已成为汽车未来发展的趋势。电动车的核心科技就在于电池管理系统,而本文所研究的电池建模和荷电状态SOC（Stateof-Charge）估计,对电池管理系统的研究和应用具有很重要的意义。主要的研究内容如下所示:（1）针对传统单粒子模型在高倍率充放电工况下精度较差的问题,引入液相离子扩散方
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随着社会的发展和人民生活水平的提高,汽车已经成为广大人民群众生活中不可缺少的一部分,而电动汽车由于其清洁环保的优势,已成为汽车未来发展的趋势。电动车的核心科技就在于电池管理系统,而本文所研究的电池建模和荷电状态SOC（Stateof-Charge）估计,对电池管理系统的研究和应用具有很重要的意义。主要的研究内容如下所示:（1）针对传统单粒子模型在高倍率充放电工况下精度较差的问题,引入液相离子扩散方程求解液相电势,由此构建了在高倍率充放电工况下仍然有较高仿真精度的扩展单粒子模型。同时,本文基于Bernardi公式和牛顿冷却定律建立了集中质量热模型,并利用Arrhenius公式完成了集中质量热模型与扩展单粒子模型的耦合。（2）对模型内的参数进行研究,通过实验拟合了正负极开路电压表达式,采用粒子群算法进行参数辨识。接着将扩展单粒子模型分别在1-5C恒流放电工况下和NEDC、UDDS工况下进行验证,结果表明扩展单粒子-热耦合模型在高放电倍率下相对传统单粒子模型有着明显的精度优势。（3）针对传统强跟踪算法对多维状态方程情况的跟踪性能不足的特点,本文提出了基于改进强跟踪算法的SOC估计方法。改进强跟踪算法引入了时变渐消矩阵,对每一个状态变量进行跟踪。并通过对时变渐消矩阵进行三角分解,以此保证了误差协方差矩阵的正定对称性。接着对本文提出的SOC估计方法在恒流脉冲放电工况和UDDS工况下进行了验证,结果表明改进强跟踪算法相比扩展卡尔曼滤波和传统强跟踪滤波都有明显的精度优势。（4）针对动态工况下模型仿真存在一定误差的问题,采用双自适应卡尔曼滤波的方法进行模型参数的在线辨识和SOC估计,并在NEDC和UDDS工况下对D-AEKF算法和AEKF算法的仿真情况进行了验证和分析,结果表明相较于基于离线模型参数辨识的SOC估计方法,基于D-AEKF算法的模型参数在线辨识和SOC估计算法有着更小的全局误差和更高的估计精度。
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