發(fā)布時(shí)間：2017-10-11 15:23

  本文關(guān)鍵詞：飛機(jī)蓄電池測(cè)試技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 蓄電池 性能測(cè)試 Thevenin模型 參數(shù)辨識(shí) 遞推最小二乘法 擴(kuò)展卡爾曼濾波 荷電狀態(tài)估計(jì)

【摘要】：隨著飛機(jī)先進(jìn)性的不斷提高以及多、全電飛機(jī)的迅速發(fā)展,機(jī)載電子設(shè)備日益增多,飛機(jī)電源系統(tǒng)的重要性提升到了新的高度。飛機(jī)蓄電池作為電源系統(tǒng)中輔助電源和應(yīng)急電源的組成部分,能夠在飛機(jī)主電源發(fā)生故障時(shí),向飛機(jī)關(guān)鍵用電設(shè)備供電,保證飛機(jī)的安全飛行與著陸。由于飛機(jī)蓄電池屬于電化學(xué)產(chǎn)品,是一個(gè)時(shí)變、非線性的系統(tǒng),并且其工作環(huán)境復(fù)雜惡劣,為保證飛機(jī)蓄電池的工作性能與安全性,飛機(jī)蓄電池性能與狀態(tài)參數(shù)測(cè)試技術(shù)研究具有重要的科學(xué)意義和工程應(yīng)用價(jià)值。本文主要研究了飛機(jī)蓄電池測(cè)試關(guān)鍵技術(shù),具體研究?jī)?nèi)容包括:(1)研究了蓄電池性能測(cè)試技術(shù)。以SAMSUNG ICR18650-22FM鈷酸鋰離子動(dòng)力電池為研究對(duì)象,通過(guò)大量性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)建立了蓄電池容量、開路電壓等性能參數(shù)的數(shù)據(jù)模型,并對(duì)其特性規(guī)律進(jìn)行了分析。(2)分析了蓄電池模型分類與特性,給出了蓄電池Thevenin等效電路模型,研究了蓄電池模型參數(shù)辨識(shí)方法,并對(duì)其辨識(shí)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證,分析了模型參數(shù)的相關(guān)特性。(3)研究了蓄電池SOC在線估計(jì)方法。將遞推最小二乘算法應(yīng)用于蓄電池模型,實(shí)現(xiàn)了蓄電池模型參數(shù)的在線辨識(shí)。研究了基于RLS-EKF的蓄電池SOC在線估計(jì)方法,通過(guò)蓄電池模擬工況實(shí)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)了基于RLS-EKF的蓄電池SOC在線估計(jì)方法性能的物理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法準(zhǔn)確性較好,對(duì)不同SOC初始值、環(huán)境應(yīng)力和工作應(yīng)力具有良好的魯棒性。(4)設(shè)計(jì)并開發(fā)了蓄電池測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái),實(shí)驗(yàn)平臺(tái)符合飛機(jī)蓄電池測(cè)試相關(guān)規(guī)范,能夠進(jìn)行蓄電池性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)和模擬工況實(shí)驗(yàn)的自動(dòng)化操作,提高了蓄電池測(cè)試實(shí)驗(yàn)的效率以及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：蓄電池 性能測(cè)試 Thevenin模型 參數(shù)辨識(shí) 遞推最小二乘法 擴(kuò)展卡爾曼濾波 荷電狀態(tài)估計(jì)
【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】：2015
【分類號(hào)】：V242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 注釋表12-13
• 第一章 緒論13-24
• 1.1 課題研究背景及意義13-14
• 1.2 蓄電池簡(jiǎn)介14-17
• 1.2.1 蓄電池發(fā)展概況14-16
• 1.2.2 飛機(jī)蓄電池功能與特點(diǎn)16-17
• 1.3 蓄電池測(cè)試技術(shù)研究現(xiàn)狀17-23
• 1.3.1 蓄電池關(guān)鍵性能參數(shù)介紹18-19
• 1.3.2 蓄電池荷電狀態(tài)估計(jì)研究現(xiàn)狀19-23
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)23-24
• 第二章 蓄電池性能測(cè)試與模型參數(shù)辨識(shí)24-50
• 2.1 引言24
• 2.2 蓄電池容量測(cè)試24-32
• 2.2.1 容量測(cè)試方法24-25
• 2.2.2 容量測(cè)試結(jié)果及其特性分析25-32
• 2.3 蓄電池OCV測(cè)試32-37
• 2.3.1 OCV測(cè)試方法32-34
• 2.3.2 OCV測(cè)試結(jié)果及其特性分析34-37
• 2.4 蓄電池模型及其參數(shù)辨識(shí)37-49
• 2.4.1 蓄電池模型37-39
• 2.4.2 蓄電池模型參數(shù)辨識(shí)39-45
• 2.4.3 模型參數(shù)辨識(shí)結(jié)果及其特性分析45-49
• 2.5 本章小結(jié)49-50
• 第三章 蓄電池SOC在線估計(jì)方法研究50-75
• 3.1 引言50
• 3.2 基于RLS的蓄電池模型參數(shù)在線辨識(shí)50-54
• 3.2.1 遞推最小二乘算法原理50-52
• 3.2.2 模型參數(shù)在線辨識(shí)算法52-54
• 3.3 基于RLS-EKF的蓄電池SOC在線估計(jì)54-59
• 3.3.1 卡爾曼濾波算法原理54-56
• 3.3.2 蓄電池SOC估計(jì)狀態(tài)空間模型56-57
• 3.3.3 蓄電池SOC估計(jì)算法57-59
• 3.4 蓄電池SOC在線估計(jì)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析59-73
• 3.4.1 蓄電池模擬工況實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)介59-62
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其分析62-73
• 3.5 本章小結(jié)73-75
• 第四章 蓄電池測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái)開發(fā)75-87
• 4.1 引言75
• 4.2 平臺(tái)系統(tǒng)功能與技術(shù)指標(biāo)75-76
• 4.2.1 系統(tǒng)功能75
• 4.2.2 技術(shù)指標(biāo)75-76
• 4.3 平臺(tái)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)76-82
• 4.3.1 計(jì)算機(jī)測(cè)控系統(tǒng)76-78
• 4.3.2 充放電控制電路78-79
• 4.3.3 信號(hào)檢測(cè)電路79-81
• 4.3.4 輔助儀器設(shè)備81-82
• 4.4 平臺(tái)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)82-86
• 4.4.1 軟件功能與特點(diǎn)82
• 4.4.2 軟件設(shè)計(jì)方案82-84
• 4.4.3 軟件模塊設(shè)計(jì)84-86
• 4.5 本章小結(jié)86-87
• 第五章 總結(jié)與展望87-89
• 5.1 本文研究工作總結(jié)87
• 5.2 存在問(wèn)題及后續(xù)工作展望87-89
• 參考文獻(xiàn)89-94
• 致謝94-95
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文95

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本文編號(hào)：1013279