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混合动力汽车电池模型辨识及SOC估计方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 16:54:14
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混合动力汽车电池模型辨识及SOC估计方法研究【摘要】:随着能源和环保问题的日益突出,电动汽车以其低排放、噪声低等优点而受到世界各国的高度重视,电动汽车的关键技术之一的动力电池及其能

【摘要】:随着能源和环保问题的日益突出,电动汽车以其低排放、噪声低等优点而受到世界各国的高度重视,电动汽车的关键技术之一的动力电池及其能量管理系统是电动车产业化的关键,电池管理系统需要准确的电池荷电状态(SOC)估计,这对提高电池使用寿命和整车性能都具有重要意义。由于磷酸铁锂电池在高比能量方面的突出性能,它在电动汽车领域的应用已经越来越广泛。 本文以磷酸铁锂离子电池为研究对象,根据电池非线性特性以及磷酸铁锂离子电池的差异性,对其进行了改进的PNGV模型建模,应用最小二乘拟合方法对模型参数进行了辨识,再将两种不同的卡尔曼滤波(EKF、 AUKF)方法应用于电池SOC估计,最后对两种算法的估计误差进行比较分析,实现了磷酸铁锂离子电池的较准确建模及SOC的准确估计。在上述研究基础上,为了克服卡尔曼滤波法在电池建模和SOC估计中存在计算量大、耗时长且无法判断系统稳定性的缺点,对线性变参数(LPV)系统状态子空间方法进行电池建模及SOC估计问题进行了研究探讨,通过LPV系统理论在磷酸铁锂电池建模与SOC估计方向的创新性应用为面向控制的电池建模及SOC估计提供了解决问题的新思路。 【关键词】:磷酸铁锂离子电池 改进的PNGV模型 SOC估计 EKF AUKF LPV子空间方法
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM912
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-7
  • 致谢7-11
  • 第一章 绪论11-16
  • 1.1 研究背景11
  • 1.2 磷酸铁锂离子电池11-13
  • 1.3 BMS系统简介13-14
  • 1.4 论文主要内容14-16
  • 第二章 电池技术概述16-26
  • 2.1 电池模型分类16-17
  • 2.2 电池性能模型17-21
  • 2.3 电池建模流程21-22
  • 2.4 电池SOC估计方法22-25
  • 2.5 小结25-26
  • 第三章 磷酸铁锂电池改进的PNGV模型及参数辨识26-33
  • 3.1 电池实验26-28
  • 3.2 电池改进的PNGV模型28-29
  • 3.3 最小二乘法参数辨识29-32
  • 3.4 小结32-33
  • 第四章 基于卡尔曼滤波算法的SOC估计33-46
  • 4.1 基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的SOC估计33-38
  • 4.2 基于自适应无色卡尔曼滤波(AUKF)算法的SOC估计38-44
  • 4.3 EKF与AUKF算法比较44
  • 4.4 小结44-46
  • 第五章 基于LPV状态子空间方法的SOC估计46-57
  • 5.1 LPV系统理论46
  • 5.2 子空间辨识方法46-49
  • 5.3 基于子空间方法的电池模型辨识49-53
  • 5.4 建模结果53-56
  • 5.5 小结56-57
  • 第六章 总结与展望57-58
  • 参考文献58-62
  • 攻读硕士学位期间发表的论文62


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