在可持續(xù)發(fā)展時代要求之下,新能源汽車作為一種綠色、低碳的代步工具,受到各個國家和社會的推廣。而在新能源汽車大類中,電動汽車所占比例最高。電動汽車的動力源是動力電池組,以循環(huán)充放電形式為汽車提供無污染動力,但是隨著電池的使用,電池內(nèi)部會發(fā)生老化,造成電池容量的衰減,而衰減程度則通過電池健康狀態(tài)(State-of-Health,SOH)指標(biāo)進(jìn)行量化。電動汽車SOH的精確估計是電動汽車使用中至關(guān)重要的一環(huán),一方面它受電池內(nèi)部管理系統(tǒng)的控制,對SOH的錯誤估計很容易造成電池的過度充放電情況,從而嚴(yán)重影響電池使用壽命;另一方面精確估計SOH可以反映出電池的實際使用情況,有利于及時更換低壽命電池,保障車輛及人員的安全。目前動力電池SOH估計方法有很多,但大多場景都在實驗室中,脫離實際工況,而現(xiàn)實中,車輛SOH的測算大多是由檢測人員在現(xiàn)場通過完全充放電方式得到,這種方式耗時耗力,測算周期較長,難以滿足巨大的測算需求,隨著未來電動汽車數(shù)量激增,尋找一種既能滿足監(jiān)測需求,又能結(jié)合實際工況的電動汽車動力電池在線SOH估算方案十分必要。基于以上情況,本課題以正在運(yùn)營電動公交車輛充電數(shù)據(jù)為對象,深入研究基于充...

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圖2-1分組聚合示例

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-11-圖2-1分組聚合示例分組聚合平均化之后，所有數(shù)據(jù)的時間都是一個整數(shù)分鐘，但因為原始數(shù)據(jù)的缺失會造成上下條數(shù)據(jù)的分鐘數(shù)不連續(xù)，此時需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全，這里采用線性插值的方式進(jìn)行補(bǔ)全。已知兩相鄰樣本點(diǎn)（t0,v0）和（t1,v1），計算[t0,t....

圖2-4T0747完整充電電壓變化曲線

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-13-2.3.2全充電壓曲線分析圖2-35輛車完整充電電壓變化曲線圖2-4T0747完整充電電壓變化曲線050100150200充電時間（min）440460480500520540560580充電電壓（V）T0457T0747T2741T2747

圖3-1實際日常充電片段與待補(bǔ)全片段

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文

圖3-2某車輛完整充電電壓變化曲線及拐點(diǎn)位置

圖3-1實際日常充電片段與待補(bǔ)全片段3.1.1充電電壓曲線拐點(diǎn)尋找

本文編號：3934478