基于无迹卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池soc估算研究

发布时间：2017-08-02 13:10

  本文关键词：基于无迹卡尔曼滤波的磷酸铁锂电池soc估算研究

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【摘要】：汽车作为日常生活不可或缺的交通工具,正在以一个爆炸式的发展趋势步入千家万户,随之而来的能源危机和环境污染的问题也日益突显,电动汽车因为零排放的优势获得了全世界各国及汽车公司的重视。电池管理系统的研究是电动车发展的关键技术之一,而SOC的准确估计又是电池管理系统运行的基本要素和重要前提,因此soc估算的研究至关重要。 文章首先介绍了国内外电动汽车的发展状况,通过对于各类电池的比较,指出了磷酸铁锂电池是电动汽车用动力电池的一个理想选择；为了更好的了解磷酸铁锂电池的性能,首先对SOC的定义进行了描述,然后分析了磷酸铁锂电池的相关性能,并研究了电池放电倍率,电池温度,循环次数对电池性能的影响。 文章再分析了几种常见的SOC的估算方法诸如安时积分法、开路电压法、神经网络法、卡尔曼滤波法的优缺点,考虑选择了卡尔曼滤波法,分析了卡尔曼滤波的几种变化形式,同时比较了自适应卡尔曼滤波,扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波的特点,最后选择了无迹卡尔曼滤波(UKF)算法结合噪声的自适应匹配来作为本文的SOC估算算法。 在电池模型方面,分析比对了电池的电化学模型,电池的神经网络模型,电池的等效电路模型,最后选择了二阶rC电路模型作为电池模型：然后在simulink中建立了电池模型,通过实验获得的电池数据对电池的模型进行识别,验证了模型的准确性。 最后将无迹卡尔曼滤波法应用到SOC的估算中去,在simulink中对建立的UKF算法的模型,并对模型进行了仿真分析,将仿真结果与实验结果相比较,确定该方法能有效的实现电池SOC值的在线估算,具有相对较高的计算精度。
【关键词】：荷电状态 电池模型 参数辨识 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U469.72;U463.63;TM912
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 目录11-13
• 插图清单13-15
• 表格清单15-16
• 第一章 . 绪论16-23
• 1.1 纯电动汽车的发展背景16-19
• 1.2 纯电动汽车电池的发展19-21
• 1.3 本课题研究的意义21
• 1.4 磷酸铁锂电池SOC的研究现状21-22
• 1.5 本章小结22-23
• 第二章 . 锂电池的特性及SOC算法研究23-42
• 2.1 磷酸铁锂电池的工作原理23-24
• 2.2 SOC的定义24-29
• 2.2.1 现有SOC估算方法24-29
• 2.3 磷酸铁锂电池的工作特性29-39
• 2.3.1 实验准备阶段29-31
• 2.3.2 单体一致性测试31-33
• 2.3.3 电池的库伦效率33
• 2.3.4 磷酸铁锂电池的容量特性33-35
• 2.3.5 电池的开路电压特性35-37
• 2.3.6 电池的内阻特性37-39
• 2.4 电池性能的影响因素39-41
• 2.4.1 电池温度影响39-40
• 2.4.2 循环次数影响40-41
• 2.5 本章小结41-42
• 第三章 . 磷酸铁锂电池的模型建立与参数识别42-53
• 3.1 常用的电池模型42-46
• 3.1.1 电化学模型42
• 3.1.2 等效电路模型42-46
• 3.1.3 本文选择的电池模型46
• 3.2 Hppc实验46-49
• 3.4 模型的验证49-52
• 3.4.1 恒流工况的模型验证50-52
• 3.5 本章小结52-53
• 第四章 无迹卡尔曼SOC的算法研究53-63
• 4.1 算法理论基础53-57
• 4.1.1 UT算法和卡尔曼滤波53-55
• 4.1.2 UKF算法流程55-56
• 4.1.3 系统误差和观测误差的自适应匹配56-57
• 4.2 基于UKF算法实现SOC估算57-58
• 4.3 仿真模型的建立、58-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第五章 . 仿真结果分析63-65
• 5.1 本章小结64-65
• 第六章 总结65-67
• 6.1 全文总结65
• 6.2 总结展望65-67
• 参考文献67-70
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况70

【参考文献】

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本文编号：609438