隨著電動汽車的迅速發(fā)展,動力電池作為電動汽車核心部件越來越受到重視。電動汽車動力電池必須配備電池管理系統(tǒng)（Battery Management System,BMS）,電池荷電狀態(tài)（State of Charge,SOC）估算是BMS最基礎(chǔ)和核心的功能,準(zhǔn)確估算SOC一直是BMS開發(fā)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文以鋰離子電池為研究對象,結(jié)合電池的非線性特性,對電池SOC估算方法進(jìn)行研究,論文的主要內(nèi)容包括:（1）鋰離子電池特性試驗(yàn)和性能分析。以NCR18650PF動力電池組為研究對象,搭建電池組試驗(yàn)平臺。對鋰離子電池的工作特性和性能影響因素進(jìn)行試驗(yàn)研究。綜合電池容量的影響因素提出了SOC的定義。為后面電池參數(shù)辨識和SOC估算奠定了理論基礎(chǔ)。（2）電池模型參數(shù)辨識及建模。通過比較不同類型的等效電路模型,選用二階RC等效電路模型。因?yàn)殡姵叵到y(tǒng)具有時變性和非線性特性,模型的RC參數(shù)會隨著充放電倍率、SOC、溫度的不同而發(fā)生較大改變。本文采用模擬退火算法,根據(jù)不同放電倍率、不同SOC下的回彈電壓數(shù)據(jù),對電池在不同放電倍率和SOC下的RC參數(shù)進(jìn)行辨識。在離線狀態(tài)下統(tǒng)計(jì)得到模型參數(shù)隨放電倍率和SOC的變化情況... 

【文章來源】：重慶理工大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 電動汽車發(fā)展概述
        1.1.2 動力電池發(fā)展概述
    1.2 電池管理系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 SOC估算方法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 動力電池模型研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
2 鋰離子電池工作原理及特性試驗(yàn)
    2.1 電池結(jié)構(gòu)和工作原理
    2.2 鋰離子電池的主要性能參數(shù)
    2.3 本文所選電池及測試平臺
    2.4 鋰離子電池特性試驗(yàn)
        2.4.1 電池的充放電規(guī)程
        2.4.2 電池不同放電倍率下的電壓特性
        2.4.3 電池不同放電倍率下的容量特性
        2.4.4 電池的開路電壓特性
        2.4.5 電池的庫倫效率特性
    2.5 電池性能的影響因素
        2.5.1 溫度對電池性能的影響
        2.5.2 循環(huán)使用次數(shù)對電池性能的影響
        2.5.3 自放電對電池性能的影響
    2.6 電池SOC的定義及修正
    2.7 本章小結(jié)
3 電池模型及參數(shù)辨識
    3.1 電池模型
        3.1.1 等效電路模型
        3.1.2 本文選擇的電池模型
    3.2 基于模擬退火算法的鋰電池模型參數(shù)辨識
        3.2.1 電池模型參數(shù)辨識概述
        3.2.2 動力電池回彈特性分析及RC參數(shù)辨識原理
        3.2.3 模型參數(shù)辨識測試方案
        3.2.4 模擬退火算法的參數(shù)辨識
        3.2.5 模型參數(shù)辨識結(jié)果及分析
    3.3 模型仿真及試驗(yàn)驗(yàn)證
        3.3.1 動力電池Simulink仿真模型
        3.3.2 不同工況的試驗(yàn)驗(yàn)證及仿真分析
    3.4 本章小結(jié)
4 鋰離子電池SOC估算
    4.1 卡爾曼濾波原理
    4.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波算法
    4.3 基于EKF的鋰離子電池SOC估計(jì)
        4.3.1 基于EKF的鋰離子電池SOC估計(jì)原理
        4.3.2 參數(shù)時變的EFK對 SOC估算仿真分析
        4.3.3 SOC估算結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
5 SOC估算策略硬件在環(huán)驗(yàn)證
    5.1 硬件在環(huán)系統(tǒng)
    5.2 硬件在環(huán)平臺設(shè)計(jì)與開發(fā)
        5.2.1 SOC估算硬件在環(huán)平臺原理
        5.2.2 硬件在環(huán)平臺整體結(jié)構(gòu)
    5.3 硬件在環(huán)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 電池模型的創(chuàng)建和編譯
        5.3.2 SOC估算策略的創(chuàng)建和編譯
        5.3.3 上位機(jī)管理軟件設(shè)計(jì)
    5.4 硬件在環(huán)驗(yàn)證結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文工作總結(jié)
    6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電動汽車鋰電池SOC估算中的研究[J]. 李江江,馮麗娟.  汽車實(shí)用技術(shù). 2018(21)
[2]基于PSO-BP的電動汽車鋰離子電池SOC估算[J]. 趙鋼,朱芳欣,竇汝振.  電源技術(shù). 2018(09)
[3]基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的電池荷電狀態(tài)估算[J]. 嵇雷,Ryad Chellali.  電池. 2018(04)
[4]基于改進(jìn)無跡卡爾曼濾波的電池SOC估計(jì)[J]. 徐艷民,李劍勇.  汽車技術(shù). 2018(04)
[5]中國電動汽車發(fā)展前景預(yù)測與分析[J]. 楊國豐,周慶凡,侯明揚(yáng),盧雪梅.  國際石油經(jīng)濟(jì). 2017(04)
[6]電動汽車動力鋰電池模型參數(shù)辨識[J]. 章群,嚴(yán)世榕.  機(jī)電工程. 2016(12)
[7]電動汽車用動力電池模型的研究綜述[J]. 歐陽劍,李迪,柳俊城.  機(jī)電工程技術(shù). 2015(12)
[8]基于Thevenin模型的混合動力鎳氫電池參數(shù)辨識[J]. 伍佳佳,趙又群.  農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程. 2014(01)
[9]一種電動車用鋰電池剩余容量檢測系統(tǒng)[J]. 趙慶河.  信息技術(shù). 2012(06)
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碩士論文
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[2]基于單體電池組SOC估算的均衡管理研究[D]. 闞英哲.重慶理工大學(xué) 2018
[3]三元動力電池荷電狀態(tài)在線估算研究[D]. 張靜.浙江大學(xué) 2018
[4]基于自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波電池組SOC估計(jì)[D]. 李曉宇.昆明理工大學(xué) 2017
[5]基于改進(jìn)Thevenin模型的磷酸鐵鋰電池SOC預(yù)測方法研究[D]. 寧倩慧.中北大學(xué) 2016
[6]基于雙卡爾曼算法的電池SOC估計(jì)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳黃捷.吉林大學(xué) 2015
[7]基于改進(jìn)卡爾曼濾波算法的SOC估計(jì)方法研究[D]. 張冬梅.西南交通大學(xué) 2015
[8]基于無跡卡爾曼濾波的磷酸鐵鋰電池soc估算研究[D]. 謝廣.合肥工業(yè)大學(xué) 2015
[9]電動汽車電驅(qū)動系統(tǒng)建模仿真及硬件在環(huán)測試[D]. 周榮寬.重慶理工大學(xué) 2015
[10]純電動客車整車控制器硬件在環(huán)測試系統(tǒng)開發(fā)及驅(qū)動控制策略研究[D]. 田軍輝.吉林大學(xué) 2013



本文編號：3645368