準(zhǔn)確估計(jì)鋰離子電池的荷電狀態(tài)(State of Charge,簡記SOC)是高性能電池管理系統(tǒng)(Battery management system,簡記BMS)的重要功能之一。相比于等效電路模型,鋰離子電池第一原理(First principle,簡記FP)模型能從微觀角度更準(zhǔn)確地描述電池工作的電化學(xué)、動力學(xué)等過程,在BMS中應(yīng)用FP模型可以進(jìn)一步提高SOC估計(jì)精度。但FP模型求解復(fù)雜,參數(shù)辨識困難,無法實(shí)現(xiàn)不同環(huán)境溫度下電池外特性行為的精確仿真。本文建立了熱耦合簡化第一原理(Thermal coupling simplified first principle,簡記TC-SFP)模型,實(shí)現(xiàn)了基于TC-SFP模型的高精度SOC估計(jì),為解決SOC估計(jì)精度隨電池老化而下降的問題,開展了模型參數(shù)更新方法的研究,保證全壽命周期的SOC估計(jì)精度。首先,在改進(jìn)單粒子模型基礎(chǔ)上,利用熱阻模型得到電池內(nèi)部平均溫度和外殼溫度的計(jì)算表達(dá)式,考慮溫度變化對電化學(xué)參數(shù)及內(nèi)部過程的影響,建立了TCSFP模型。根據(jù)激勵(lì)響應(yīng)分析基本原理和參數(shù)解耦辨識要求,設(shè)計(jì)了0.02C小倍率恒流放電、三個(gè)溫度下的短時(shí)恒流充放電等...

【文章頁數(shù)】：137 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 鋰離子電池P2D模型及參數(shù)獲取方法研究現(xiàn)狀
        1.2.1 P2D模型及其簡化技術(shù)
        1.2.2 TC-P2D模型
        1.2.3 參數(shù)獲取方法
    1.3 鋰離子電池SOC估計(jì)方法研究現(xiàn)狀
        1.3.1 基于經(jīng)驗(yàn)的SOC估計(jì)方法
        1.3.2 基于模型的SOC估計(jì)方法
    1.4 鋰離子電池老化機(jī)理與全壽命參數(shù)更新方法研究現(xiàn)狀
        1.4.1 老化機(jī)理
        1.4.2 全壽命參數(shù)更新方法
    1.5 本課題主要研究內(nèi)容
第2章 TC-SFP模型及參數(shù)辨識
    2.1 TC-SFP模型
        2.1.1 電化學(xué)行為描述
        2.1.2 熱行為描述
        2.1.3 TC-SFP模型仿真流程
    2.2 基于激勵(lì)響應(yīng)分析的參數(shù)辨識方法
        2.2.1 激勵(lì)響應(yīng)分析與參數(shù)解耦辨識
        2.2.2 基本工作過程參數(shù)辨識
        2.2.3 歐姆極化過程參數(shù)辨識
        2.2.4 反應(yīng)極化過程參數(shù)辨識
        2.2.5 固液相擴(kuò)散過程參數(shù)辨識
        2.2.6 換熱系數(shù)辨識
        2.2.7 熱阻辨識
    2.3 參數(shù)辨識方法有效性驗(yàn)證
        2.3.1 電池測試系統(tǒng)
        2.3.2 利用實(shí)測數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識結(jié)果
        2.3.3 利用合成試驗(yàn)數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識結(jié)果
    2.4 TC-SFP模型仿真驗(yàn)證
        2.4.1 端電壓和外殼溫度仿真結(jié)果
        2.4.2 電池容量仿真結(jié)果
        2.4.3 變環(huán)境溫度下的仿真結(jié)果
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于TC-SFP模型的SOC估計(jì)
    3.1 SOC估計(jì)框架及估計(jì)方法
        3.1.1 SOC估計(jì)框架
        3.1.2 TC-SFP模型與EKF算法相結(jié)合的SOC估計(jì)
        3.1.3 TC-SFP模型與PF算法相結(jié)合的SOC估計(jì)
        3.1.4 TC-SFP模型與二分法相結(jié)合的SOC估計(jì)
    3.2 不同SOC估計(jì)方法的性能對比
        3.2.1 基于TC-SFP模型的不同SOC估計(jì)算法性能對比
        3.2.2 基于TC-SFP模型和PNGV模型的SOC估計(jì)方法性能對比
    3.3 本章小結(jié)
第4章 面向全壽命SOC估計(jì)的敏感參數(shù)辨識
    4.1 參數(shù)敏感性分析
        4.1.1 參數(shù)敏感性分析方法
        4.1.2 敏感參數(shù)的確定
    4.2 基于激勵(lì)響應(yīng)分析的敏感參數(shù)辨識方法
        4.2.1 敏感參數(shù)辨識方法
        4.2.2 敏感參數(shù)辨識工況設(shè)計(jì)
        4.2.3 敏感參數(shù)辨識方法有效性驗(yàn)證
    4.3 基于敏感參數(shù)辨識的全壽命SOC估計(jì)驗(yàn)證
        4.3.1 初始階段的SOC估計(jì)結(jié)果
        4.3.2 其他老化階段的SOC估計(jì)結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第5章 全壽命敏感參數(shù)多時(shí)間尺度更新方法
    5.1 電池老化試驗(yàn)方案
    5.2 敏感參數(shù)退化規(guī)律分析
        5.2.1 基本工作過程參數(shù)的退化規(guī)律
        5.2.2 反應(yīng)極化系數(shù)的退化規(guī)律
        5.2.3 固液相擴(kuò)散過程參數(shù)的退化規(guī)律
    5.3 敏感參數(shù)離線預(yù)測
        5.3.1 敏感參數(shù)離線預(yù)測方法
        5.3.2 敏感參數(shù)離線預(yù)測方法有效性驗(yàn)證
    5.4 容量參數(shù)在線估計(jì)
        5.4.1 外部健康特征在線提取
        5.4.2 外部健康特征相關(guān)性分析
        5.4.3 容量參數(shù)在線估計(jì)方法
    5.5 敏感參數(shù)多時(shí)間尺度更新方法有效性驗(yàn)證
        5.5.1 2.0 C老化倍率下的SOC估計(jì)驗(yàn)證
        5.5.2 1.0 C老化倍率下的SOC估計(jì)驗(yàn)證
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝
個(gè)人簡歷



本文編號：3885655