發(fā)布時(shí)間：2024-05-28 04:59

　　當(dāng)前電動(dòng)汽車相關(guān)技術(shù)飛速發(fā)展,電池荷電狀態(tài)(State of Charge,SOC)估算作為電動(dòng)汽車動(dòng)力電池管理系統(tǒng)的重要組成部分,受到國(guó)內(nèi)外科研人員的廣泛關(guān)注。為解決現(xiàn)有電池SOC估算結(jié)果精度低和穩(wěn)定性差的問(wèn)題,本文通過(guò)研究充電電壓曲線融合雙卡爾曼濾波的關(guān)鍵技術(shù),以提高電池SOC估算精度和穩(wěn)定性。本文主要從LiFePO₄電池特性、電池等效模型搭建和參數(shù)辨識(shí)、電池SOC估算三個(gè)方面開(kāi)展研究,并通過(guò)新威測(cè)試平臺(tái)對(duì)電池SOC估算方法的可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證。首先,本文對(duì)LiFePO₄電池特性進(jìn)行深入研究。探索了電池開(kāi)路電壓與荷電狀態(tài)關(guān)系曲線求取方法,并對(duì)該關(guān)系曲線的特性進(jìn)行分析,研究了電池靜置時(shí)間及誤差適應(yīng)性對(duì)開(kāi)路電壓法修正電池SOC初始值的影響。其次,參考電池外部非線性特征及實(shí)際可行性建立了LiFePO₄電池等效電路模型,對(duì)比離線和在線辨識(shí)參數(shù)結(jié)果,證明了模型參數(shù)在線辨識(shí)的必要性和卡爾曼濾波算法參數(shù)辨識(shí)的優(yōu)越性。以卡爾曼濾波算法為基礎(chǔ),結(jié)合雙卡爾曼濾波聯(lián)合估算電池SOC,結(jié)果表明該方法估算誤差在3%以內(nèi),同時(shí)通過(guò)設(shè)定參數(shù)初始偏差...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 磷酸鐵鋰電池特征
    1.3 電池管理系統(tǒng)概況
    1.4 電池SOC估算研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的研究?jī)?nèi)容
第二章 鋰離子電池特性分析
    2.1 開(kāi)路電壓與荷電狀態(tài)曲線意義
        2.1.1 開(kāi)路電壓及荷電狀態(tài)定義
        2.1.2 開(kāi)路電壓與荷電狀態(tài)曲線意義
    2.2 開(kāi)路電壓與荷電狀態(tài)曲線獲取方法討論
    2.3 開(kāi)路電壓與荷電狀態(tài)曲線分析
    2.4 極化電壓分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于雙卡爾曼濾波聯(lián)合估算電池SOC
    3.1 電池模型建立
    3.2 模型參數(shù)離線辨識(shí)
    3.3 模型參數(shù)在線辨識(shí)
    3.4 雙卡爾曼濾波算法聯(lián)合估算
    3.5 參數(shù)誤差對(duì)估算結(jié)果影響分析
        3.5.1 初始SOC偏差
        3.5.2 初始參數(shù)值偏差
        3.5.3 電池容量偏差
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于充電電壓曲線融合卡爾曼濾波估算電池SOC
    4.1 電池管理系統(tǒng)采集信號(hào)分析
    4.2 信號(hào)噪聲對(duì)SOC估算的影響
    4.3 充電電壓曲線特性分析
    4.4 基于充電電壓曲線融合卡爾曼濾波估算電池SOC
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 后期展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目及學(xué)術(shù)成果



本文編號(hào)：3983521