混合动力电动汽车锂离子电池SOC估算方法研究
混合动力电动汽车锂离子电池SOC估算方法研究【摘要】:目前,混合动力电动汽车技术发展的关键问题是研制安全、高效和环境友好的动力电池。以磷酸铁锂电池为代表的先进动力电池技术取得突破性
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:U469.72
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-10
- 第1章 绪论10-18
- 1.1 课题研究背景10
- 1.2 国内外研究现状10-15
- 1.2.1 国内外混合动力汽车发展现状10-12
- 1.2.2 动力电池研究现状12-13
- 1.2.3 电池SOC估算研究现状13-15
- 1.3 研究内容与论文结构15-18
- 1.3.1 研究对象与目的15-16
- 1.3.2 论文结构16-18
- 第2章 磷酸铁锂电池特性与SOC18-34
- 2.1 磷酸铁锂电池的结构原理18-19
- 2.2 磷酸铁锂电池特性分析19-22
- 2.2.1 磷酸铁锂电池的充电特性19-20
- 2.2.2 磷酸铁锂电池的放电特性20-21
- 2.2.3 磷酸铁锂电池的容量特性21-22
- 2.2.4 磷酸铁锂电池的内阻特性22
- 2.3 磷酸铁锂电池性能建模22-27
- 2.3.1 等效电路模型23-26
- 2.3.2 电化学机理模型26-27
- 2.4 电池SOC定义及其影响因素27-30
- 2.4.1 电池SOC定义27-28
- 2.4.2 影响电池SOC估算的因素28-29
- 2.4.3 变电流下的SOC定义29-30
- 2.5 SOC常用估算方法30-33
- 2.6 本章小结33-34
- 第3章 基于神经网络的SOC估算34-54
- 3.1 BP神经网络模型与学习算法34-40
- 3.1.1 BP神经网络模型34-36
- 3.1.2 BP网络的学习算法36-38
- 3.1.3 BP学习算法的改进38-40
- 3.1.4 Leverberg-Marquardt算法40
- 3.2 基于BP网络的SOC估算设计40-49
- 3.2.1 BP网络结构设计41-42
- 3.2.2 训练样本集的准备42-44
- 3.2.3 参考SOC的获取44-45
- 3.2.4 样本数据归一化45-46
- 3.2.5 BP网络训练及隐节点数确定46-49
- 3.3 电池SOC估算验证49-53
- 3.3.1 20℃测试样本的SOC估算验证49-50
- 3.3.2 室温下放电实验的SOC估算验证50-53
- 3.4 本章小结53-54
- 第4章 时变工况下电池SOC估算网络改进54-70
- 4.1 动力电池时变工况问题探讨54
- 4.2 时变工况下样本数据实验54-58
- 4.2.1 模拟工况实验测试55-57
- 4.2.2 训练样本集57-58
- 4.3 GA和BP网络结合优化估算模型58-65
- 4.3.1 改进后网络结构参数优化58-60
- 4.3.2 试凑法优化输入向量60-62
- 4.3.3 遗传算法优化神经网络权值62-64
- 4.3.4 改进后网络隐含层节点数设计64-65
- 4.4 改进后网络SOC估算验证65-69
- 4.4.1 恒流放电实验SOC估算验证66-68
- 4.4.2 模拟工况放电实验SOC估算验证68-69
- 4.5 本章小结69-70
- 第5章 总结与展望70-72
- 5.1 全文总结70-71
- 5.2 研究展望71-72
- 参考文献72-75
- 致谢75
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