針對(duì)鋰離子動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)（SOC）估計(jì)問(wèn)題,以三元鋰（MNC）電池為研究對(duì)象,選用Thevenin等效電路模型,建立電池模型的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程,完成了帶遺忘因子的遞推最小二乘法（FFRLS）的理論推導(dǎo)。進(jìn)行電池單體混合動(dòng)力脈沖功率特性測(cè)試（HPPC測(cè)試）,基于測(cè)試數(shù)據(jù)和FFRLS算法完成電池模型的在線參數(shù)辨識(shí),并通過(guò)鋰離子電池的端電壓精度來(lái)驗(yàn)證算法的可行性;在此基礎(chǔ)上,提出一種權(quán)值選擇粒子濾波（WSPF）算法來(lái)實(shí)現(xiàn)鋰離子電池SOC估計(jì),該算法中全部粒子都參與粒子濾波過(guò)程,但只選擇較優(yōu)權(quán)重粒子用于電池狀態(tài)估計(jì),從而解決粒子濾波的粒子退化問(wèn)題,提高粒子的多樣性。通過(guò)HPPC測(cè)試和動(dòng)態(tài)工況測(cè)試（DST）結(jié)果驗(yàn)證,WSPF算法的估計(jì)精度能控制在2%以內(nèi)。與重采樣粒子濾波（SIR-PF）算法相比,WSPF算法的估計(jì)精度高,魯棒性好。 

【文章來(lái)源】：太原理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,51(05)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
1 電池模型
2 模型參數(shù)辨識(shí)
    2.1 辨識(shí)原理
    2.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
3 SOC估計(jì)算法
    3.1 權(quán)值選擇粒子濾波算法
    3.2 鋰離子電池SOC估計(jì)
    3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]鋰離子電池荷電狀態(tài)不同估算方法的綜述及討論（英文）[J]. Gregory L.Plett.  汽車安全與節(jié)能學(xué)報(bào). 2019(03)
[2]基于權(quán)值選擇的粒子濾波算法研究[J]. 張琪,胡昌華,喬玉坤.  控制與決策. 2008(01)

博士論文
[1]電動(dòng)汽車電池荷電狀態(tài)估計(jì)及均衡技術(shù)研究[D]. 郭向偉.華南理工大學(xué) 2016

碩士論文
[1]車用鋰離子電池容量和荷電狀態(tài)的多尺度聯(lián)合估計(jì)研究[D]. 陳鋮.北京理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3185743