發(fā)布時間：2017-10-04 04:18

  本文關(guān)鍵詞：基于H_∞濾波算法的鋰離子電池SOC與SOH估計

  更多相關(guān)文章： H_∞濾波 鋰離子電池 荷電狀態(tài) 健康狀態(tài)

【摘要】：大量電動車采用鋰離子電池作為車體的能量來源,一套良好的電池管理系統(tǒng)對保障電池的安全,維持車體穩(wěn)定運行至關(guān)重要。電池管理的核心是對電池內(nèi)部狀態(tài)的實時估計,其中又以電池SOC和SOH的估計最為復(fù)雜,也成為當(dāng)前研究的熱點。電池的荷電狀態(tài)(SOC)是指電池剩余電量占總?cè)萘康谋壤?是衡量電動車剩余運行時長的重要指標(biāo);而電池的健康狀態(tài)(SOH)則反映了電池老化的程度,有助于確定電池當(dāng)前壽命,作為車體檢修時的參考數(shù)據(jù)。在目前常用的數(shù)種SOC和SOH估計方法中,擴展Kalman濾波算法以簡潔高效的特性獲得了廣泛的應(yīng)用,這一方法基于電池的狀態(tài)空間模型,在白噪聲干擾下實現(xiàn)最優(yōu)的參數(shù)估計。然而,擴展Kalman濾波算法針對有色噪聲表現(xiàn)不佳,尤其是在存在偏置電流噪聲的環(huán)境中容易造成估計結(jié)果的嚴重偏離,工程上往往需要將Kalman濾波與其余數(shù)種算法結(jié)合以勉強達到性能指標(biāo)的要求。H_∞濾波算法作為魯棒濾波算法,是理論層面上針對Kalman濾波器的改進。算法開發(fā)者通過合理的算法參數(shù)設(shè)置,可以使這一算法在不同噪聲環(huán)境中維持估計誤差范圍的穩(wěn)定。本文首先建立電池等效電路模型,通過實驗確定相關(guān)參數(shù);之后給出了H_∞濾波算法的基本流程,通過輸入仿真和實際平臺的電流、電壓數(shù)據(jù),觀察算法輸出結(jié)果,驗證了這一算法在各類噪聲環(huán)境中均能實現(xiàn)電池SOC的準(zhǔn)確估計,尤其是在偏置電流干擾下,算法的性能相比擴展Kalman濾波算法有了明顯的進步。在SOH估計算法的研究過程中,本文提出了基于H_∞濾波算法的偏置噪聲抑制策略,之后設(shè)計了H_∞和Kalman濾波的聯(lián)合估計算法,實現(xiàn)了在原有SOC估計效果不變的前提下,對電池內(nèi)部參數(shù)的同步實時跟蹤。最后本文也成功將基于H_∞濾波算法的SOC估計程序移植到XMC-4500單片機上,通過實驗驗證了程序的正確性。性能分析表明,這一算法在單片機上的運行速度滿足要求,可以應(yīng)用于實際電池管理系統(tǒng)之中。整體而言,目前針對H_∞濾波算法應(yīng)用于電池SOC與SOH估計領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究仍然不足,本文相對完整地討論了H_∞濾波的實現(xiàn)方法,尤其在電池SOH估計問題中提出了原創(chuàng)性的噪聲抑制措施與算法整體結(jié)構(gòu),希望能夠為之后更多的相關(guān)研究提供參考。
【關(guān)鍵詞】：H_∞濾波 鋰離子電池 荷電狀態(tài) 健康狀態(tài)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM912
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 研究背景12-14
• 1.1.1 電動汽車的發(fā)展12
• 1.1.2 電池與電池管理系統(tǒng)12-13
• 1.1.3 SOC與SOH的基本定義13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.1 SOC估計的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 SOH估計的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文研究目標(biāo)與創(chuàng)新點16-17
• 1.4 論文內(nèi)容安排17-18
• 第二章 鋰離子電池的模型建立與參數(shù)估計18-36
• 2.1 電池基本結(jié)構(gòu)與工作原理18-19
• 2.2 等效電路模型19-24
• 2.2.1 電化學(xué)模型的不足19
• 2.2.2 基于實測數(shù)據(jù)的電池特性分析19-23
• 2.2.2.1 電池阻抗20-21
• 2.2.2.2 開路電壓曲線21-23
• 2.2.3 模型的確立23-24
• 2.3 電池充放電實驗設(shè)計24-27
• 2.3.1 實驗平臺與對象24-25
• 2.3.2 實驗流程設(shè)計25-27
• 2.3.3 實驗結(jié)果27
• 2.4 參數(shù)估計與驗證27-35
• 2.4.1 估計算法建立27-29
• 2.4.2 參數(shù)求解29-31
• 2.4.3 模型驗證31-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于H_∞濾波算法的鋰離子電池SOC估計36-68
• 3.1 SOC估計的基本原理36-39
• 3.1.1 進行SOC估計的背景與原因36
• 3.1.2 狀態(tài)空間模型的基本概念36-38
• 3.1.3 鋰離子電池的狀態(tài)空間方程推導(dǎo)38-39
• 3.2 基于擴展Kalman濾波的算法設(shè)計及其不足39-46
• 3.2.1 基本原理與算法推導(dǎo)39-43
• 3.2.2 擴展Kalman濾波的缺點分析43-44
• 3.2.3 仿真實驗及結(jié)果44-46
• 3.3 H_∞濾波算法的分析與建立46-52
• 3.3.1 算法背景46-49
• 3.3.2 基本原理分析49-52
• 3.4 算法開發(fā)與實驗設(shè)計52-58
• 3.4.1 總體結(jié)構(gòu)52-53
• 3.4.2 算法參數(shù)設(shè)置53-56
• 3.4.3 數(shù)據(jù)設(shè)計56-58
• 3.5 實驗結(jié)果分析58-63
• 3.5.1 簡單誤差推導(dǎo)58-59
• 3.5.2 算法性能的對比分析59-63
• 3.5.2.1 單體電池數(shù)據(jù)59-62
• 3.5.2.2 實車數(shù)據(jù)62-63
• 3.6 時間優(yōu)化策略63-67
• 3.6.1 穩(wěn)態(tài)H_∞濾波63-65
• 3.6.2 穩(wěn)態(tài)參數(shù)求解與測試65-67
• 3.7 本章小結(jié)67-68
• 第四章 基于H_∞濾波算法的鋰離子電池SOH估計68-91
• 4.1 SOH估計原理與模型擴展68-69
• 4.1.1 SOH估計的背景68
• 4.1.2 電池狀態(tài)空間方程的擴展68-69
• 4.2 基于H_∞與擴展Kalman濾波的聯(lián)合估計算法設(shè)計69-76
• 4.2.1 噪聲抑制策略69-71
• 4.2.1.1 算法選擇69-70
• 4.2.1.2 抑制措施70-71
• 4.2.2 算法框架71-72
• 4.2.3 具體參數(shù)推導(dǎo)72-76
• 4.3 算法開發(fā)與實驗設(shè)計76-80
• 4.3.1 實驗總體結(jié)構(gòu)與目的76-77
• 4.3.2 電池參數(shù)衰減模型77-78
• 4.3.3 實驗數(shù)據(jù)設(shè)計78-80
• 4.4 實驗結(jié)果分析80-87
• 4.4.1 算法參數(shù)設(shè)置80
• 4.4.2 電池內(nèi)部參數(shù)辨識80-85
• 4.4.3 電池內(nèi)部參數(shù)跟蹤85-87
• 4.4.4 與傳統(tǒng)雙Kalman濾波算法的簡單對比87
• 4.5 本章小結(jié)87-91
• 第五章 嵌入式平臺算法移植與開發(fā)91-101
• 5.1 背景介紹91-92
• 5.1.1 預(yù)計實現(xiàn)目標(biāo)91
• 5.1.2 系統(tǒng)運行平臺91
• 5.1.3 開發(fā)內(nèi)容91-92
• 5.2 開發(fā)環(huán)境與關(guān)鍵問題92-96
• 5.2.1 開發(fā)環(huán)境的軟硬件配置92
• 5.2.2 數(shù)學(xué)運算函數(shù)模塊的人工實現(xiàn)92-93
• 5.2.3 硬件浮點運算優(yōu)化93-95
• 5.2.4 內(nèi)存重疊處理95-96
• 5.2.5 程序的燒錄96
• 5.3 軟件測試與性能分析96-100
• 5.3.1 測試方法96-97
• 5.3.2 相關(guān)性能分析97-100
• 5.4 本章小結(jié)100-101
• 第六章 總結(jié)與展望101-103
• 6.1 目前工作小結(jié)101
• 6.2 仍存在的問題101-102
• 6.3 下一步工作展望102-103
• 致謝103-104
• 參考文獻104-107
• 攻碩期間取得的研究成果107-108

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