纯电动汽车锂动力电池能量状态估算算法研究
纯电动汽车锂动力电池能量状态估算算法研究【摘要】:纯电动汽车动力电池的电池状态是电池管理系统的重要数据,电池状态可以通过荷电状态(SOC)与能量状态(SOE)来描述。SOC反映了电
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM912
【目录】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-11
- 第1章 绪论11-17
- 1.1 课题来源与意义11-12
- 1.2 电池状态估算的研究现状12-15
- 1.2.1 国外研究现状13
- 1.2.2 国内研究现状13-15
- 1.3 论文的主要内容15-17
- 第2章 锂电池工作特性分析17-37
- 2.1 锂电池结构及工作原理17-19
- 2.2 锂电池充放电特性分析19-32
- 2.2.1 电池充放电实验平台19-22
- 2.2.2 电池的内阻特性22-26
- 2.2.3 电池的温度特性26-29
- 2.2.4 电池的倍率特性29-30
- 2.2.5 电池的循环特性30-32
- 2.3 SOE 的定义及影响因素32-36
- 2.3.1 SOE 的定义32-33
- 2.3.2 SOE 计算的影响因素与修正方法33-36
- 2.3.3 改进的 SOE 表达式36
- 2.4 本章总结36-37
- 第3章 锂动力电池组建模37-45
- 3.1 简化电化学模型37-38
- 3.2 简化电化学模型参数识别38-42
- 3.2.1 开路电压模型参数识别38-41
- 3.2.2 电池内阻参数识别41-42
- 3.3 模型精度的验证42-44
- 3.4 本章总结44-45
- 第4章 基于 UKF 滤波算法的 SOE 估算45-63
- 4.1 UKF 滤波算法原理45-50
- 4.1.1 无迹变化46-48
- 4.1.2 UKF 的算法流程48-50
- 4.2 基于 UKF 算法实现 SOE 估算50-53
- 4.2.1 建立系统状态方程50-51
- 4.2.3 SOE 估算流程51-53
- 4.3 基于 UKF 算法估算 SOE 的仿真验证53-58
- 4.3.1 搭建仿真平台53-54
- 4.3.2 恒流放电工况仿真54-56
- 4.3.3 变电流放电工况仿真56-58
- 4.4 SOE 估算精度影响因素分析58-61
- 4.5 本章总结61-63
- 第5章 基于 AUKF 滤波算法的 SOE 估算63-69
- 5.1 基于 AUKF 算法实现 SOE 估算63-65
- 5.1.1 自适应无迹卡尔曼滤波算法63-64
- 5.1.2 确定系统初始状态64-65
- 5.2 基于 AUKF 算法估算 SOE 的仿真验证65-68
- 5.2.1 搭建仿真平台65
- 5.2.2 SOE 估算仿真分析65-68
- 5.3 本章总结68-69
- 第6章 SOE 估算的实车验证69-77
- 6.1 远程监控系统的介绍69-70
- 6.1.1 远程监控系统的功能69
- 6.1.2 远程监控系统的工作原理69-70
- 6.2 基于远程监控系统 SOE 估算程序设计70-74
- 6.2.1 SOE 估算程序总体设计70-71
- 6.2.2 组态王与 Matlab 的通信程序设计71-73
- 6.2.3 SOE 估算程序编译73-74
- 6.3 实车验证74-75
- 6.4 本章总结75-77
- 第7章 全文总结与工作展望77-79
- 7.1 论文研究工作总结77-78
- 7.2 工作展望78-79
- 参考文献79-83
- 致谢83
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