锂离子电池管理系统的设计与SOC估算研究

发布时间：2017-07-26 23:14

  本文关键词：锂离子电池管理系统的设计与SOC估算研究

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【摘要】：随着电动汽车行业的快速发展,作为纯电动汽车的动力系统,模块化的大型锂离子电池组被广泛应用。然而成组锂离子动力蓄电池的安全性和使用寿命尚不能满足纯电动汽车的使用需求。为解决这方面问题,就需要对成组的锂离子动力蓄电池的外特性参数进行监测,实现对电池内部状态的估算,进而对锂离子电池组实施有效的管理,提高电池的使用效率和延长电池的使用寿命。这就是电池管理系统(BMS,Battery Management System)最基本的功用。电池荷电状态(SOC,State Of Charge)作为目前国内外较为流行的衡量电池组剩余容量的状态描述参数,对其的估算是电池管理系统中重要的一部分。SOC估计的准确性是影响整车控制策略的关键因素,但SOC的估算受到诸如:充放电倍率、温度、自放电和循环寿命等很多因素的影响,所以SOC估算的准确性在实际应用中很难得到保证。因此,本文以锂离子电池管理系统为对象进行了如下研究:首先,在充分学习和掌握锂离子电池特性和电池管理系统功能需求的基础上,从硬件和软件设计两方面对电池管理系统的设计实现进行了说明。其次,为了提高纯电动汽车锂离子动力蓄电池SOC的估算精度,本文设计了基于卡尔曼滤波法的SOC估算策略。为实现该方法,先应用电动汽车仿真软件ADVISOR2002对纯电动汽车GM-EV1的整车模型,在NYCC和UDDS两种实际工况下进行了整车仿真实验。采集了对应工况下锂离子动力电池组的电压值、电流值和SOC,并拟合出OCV-SOC曲线得到曲线关系方程。再通过建立锂离子动力蓄电池的一阶RC等效电路模型,得到电路关系表达式,作为卡尔曼滤波算法的系统状态方程和系统观测方程。并应用ADVISOR软件仿真中获取的电池组电压和电流数据,最后借助MATLAB软件通过M文件的代码编写实现了基于卡尔曼滤波算法的5步递推运算,最终求出电池组不同工况下的SOC结果。在文章的最后,对卡尔曼滤波算法得到的SOC结果与ADVISOR仿真结果的误差进行了分析。结果表明卡尔曼滤波法在估算电池组SOC时,有效解决了安时积分法存在的初始误差和累积误差过高的问题。
【关键词】：锂离子电池 电池管理系统 荷电状态 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM912
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 引言9
• 1.2 课题研究的背景及意义9-10
• 1.3 电池管理系统国内外发展现状10-12
• 1.4 本文研究的主要内容12-13
• 第二章 锂离子动力蓄电池基本性能研究13-28
• 2.1 锂离子电池的组成及工作原理13-15
• 2.2 锂离子电池的主要性能特点15-17
• 2.2.1 锂离子电池的优点15-16
• 2.2.2 锂离子电池的缺点16-17
• 2.3 不同类型锂离子电池的比较17-18
• 2.3.1 不同类型的锂离子电池的特性17
• 2.3.2 液态锂电池与聚合物锂电池的比较17-18
• 2.4 锂离子电池的电性能18-21
• 2.4.1 锂离子电池的容量特性19-20
• 2.4.2 锂离子电池的内阻特性20-21
• 2.4.3 锂离子电池开路电压特性21
• 2.5 锂离子电池荷电状态（SOC）的研究21-27
• 2.5.1 锂离子电池SOC的计算公式21-24
• 2.5.2 锂离子电池SOC估算的意义24-25
• 2.5.3 现有的SOC估算方法25-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第三章 锂离子电池管理系统整体设计研究28-38
• 3.1 电池管理系统的作用28-29
• 3.2 电池管理系统主要功能29-31
• 3.3 电池管理系统的设计实现31-36
• 3.3.1 系统的硬件设计31-33
• 3.3.2 系统的软件设计33-36
• 3.4 本章小结36-38
• 第四章 基于ADVISOR的SOC估算仿真38-52
• 4.1 ADVISOR软件环境及仿真原理介绍38-40
• 4.2 ADVISOR中电动汽车的整车建模40-46
• 4.2.1 传动系统类型的选择40-41
• 4.2.2 车身模型（Vehicle）41-42
• 4.2.3 电机/控制器模型（Motor/Controller）42-43
• 4.2.4 车轮/车轴模型（Wheel/Axle）43-44
• 4.2.5 蓄电池模型（Energy Storage）44-46
• 4.3 ADVISOR中的仿真及结果46-51
• 4.3.1 NYCC工况47-49
• 4.3.2 UDDS工况49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 基于卡尔曼滤波算法的SOC估算52-64
• 5.1 电池管理系统SOC估算方法介绍52-53
• 5.2 卡尔曼滤波理论53-55
• 5.3 卡尔曼滤波法估算电池SOC55-63
• 5.3.1 电池模型数字化56-58
• 5.3.2 电池SOC的估算步骤58-60
• 5.3.3 仿真结果分析60-63
• 5.4 本章小结63-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 工作总结64-65
• 6.2 研究展望65-66
• 参考文献66-68
• 致谢68-69

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