【摘要】：準(zhǔn)確而實(shí)時(shí)的獲取汽車行駛中電池剩余電量信息是電池管理系統(tǒng)乃至電動(dòng)汽車系統(tǒng)研究的關(guān)鍵問(wèn)題。本文針對(duì)鋰電池剩余電量的估計(jì)方法進(jìn)行理論研究，探求具有較高效率和精度的估計(jì)方法并總結(jié)出一般規(guī)律。本文以磷酸鐵鋰電池為研究對(duì)象，重點(diǎn)開展鋰電池剩余電量估計(jì)方法的研究，具體成果如下： （1）結(jié)合鋰電池的工作原理，在相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，分析了鋰電池的電壓特性、內(nèi)阻特性、效率特性和循環(huán)特性。根據(jù)鋰電池基本特性建立了鋰電池電化學(xué)復(fù)合模型，該模型考慮了充放電方向、充放電倍率和溫度的影響，并用遞推最小二乘法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，在MATLAB/SIMULINK軟件中建立相應(yīng)的仿真模型，，試驗(yàn)驗(yàn)證該鋰電池模型具有較高的精度，能準(zhǔn)確反映鋰電池的動(dòng)態(tài)特性。 （2）將粒子濾波算法應(yīng)用到鋰電池剩余電量估計(jì)中。在分析了粒子濾波算法的基本原理、粒子退化現(xiàn)象、重采樣技術(shù)及存在問(wèn)題的基礎(chǔ)上，引進(jìn)有效粒子數(shù)目，采用系統(tǒng)重采樣技術(shù)對(duì)鋰電池SOC進(jìn)行估計(jì)�；贏DVISOR軟件的虛擬試驗(yàn)驗(yàn)證了粒子濾波算法在電池剩余電量估計(jì)中的可行性。 （3）為了較好地解決粒子退化問(wèn)題又保證粒子的多樣性，本文對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行改進(jìn)。在采用重采樣方法的基礎(chǔ)上選用擴(kuò)展卡爾曼濾波器來(lái)產(chǎn)生重要密度函數(shù)，設(shè)計(jì)了估計(jì)電池SOC的計(jì)算流程，基于MATLAB軟件編程和試驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。仿真結(jié)果表明，該算法比起單一的粒子濾波算法，精度明顯提高。 （4）將無(wú)跡卡爾曼濾波器和粒子濾波算法相結(jié)合對(duì)鋰電池SOC進(jìn)行估計(jì)。擴(kuò)展卡爾曼濾波算法必須求非線性函數(shù)的Jacobi矩陣，對(duì)于模型復(fù)雜的系統(tǒng)，容易出錯(cuò)，而且線性化處理時(shí)，引入線性化誤差，對(duì)非線性強(qiáng)度高的系統(tǒng)，容易導(dǎo)致濾波效果下降。而無(wú)跡卡爾曼濾波算法，是對(duì)狀態(tài)的概率密度函數(shù)做近似，避免了計(jì)算繁瑣的Jacobi矩陣，精度較高。所以可以基于粒子濾波算法，采用具有對(duì)稱采樣策略和比例修正的UKF來(lái)產(chǎn)生重要密度函數(shù)，進(jìn)一步提高估計(jì)精度。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，UPF算法在估計(jì)電池SOC時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)越性。
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圖片說(shuō)明：某動(dòng)力電池管理系統(tǒng)的基本功能圖
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圖片說(shuō)明：RINT模型電路結(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM912;U469.72

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2515023