纯电动汽车锂电池故障诊断系统的研究

【摘要】：当前,社会经济的快速发展使得我国出现能源短缺、环境污染等问题。在汽车新能源方面,纯电动汽车作为以其环境污染小、能源利用率高等一系列优点受到了广泛的重视和应用。在电动汽车的发展中,最关键的部分是电池及其电池管理系统。锂离子电池以其质量轻,体积小,密度大,绿色环保等一系列优点被广泛应用在纯电动汽车上。本文为了提高电池管理系统的安全性和可靠性,对电池管理系统的硬件和软件进行了设计,并对故障诊断系统进行了研究。故障诊断在电池管理技术中是最核心和最重要的部分。故障诊断技术是最近几年发展起来的一门新技术,通过诊断,系统能实现对电池故障和隐患的早期预报,能及时检测和分离出电池的故障,使维护工作量降到最低,由此保证了电动汽车的安全可靠运行。本文从锂电池的基本特性和工作原理出发,分析锂电池会出现的主要故障,并介绍了采集锂电池各电池参数的电池管理系统。电池管理系统的应用可有效地改善电池在使用中的安全、效率以及寿命问题,用于数据通讯的CAN网络系统及数据接收的上位机数据采集软件。建立故障诊断模型,并提出了基于模糊神经网络的故障诊断专家系统的方法。故障隶属度是求解电池组故障诊断的关键,本文主要采用的是模糊神经网络故障诊断专家系统的方法,确定症状隶属度求解故障隶属度,确定电池故障诊断规则,进行电池故障的预测和判断。通过基于元正SEV400能源电池管理系统,进行大量研究和实验,建立电池历史数据库,并将实验数据输入到故障诊断模型中进行验证,实验结果一致,证明了该系统的可行性。最后,实验结果表明,系统的诊断结果基本符合实际,对故障的预测诊断基本达到要求。 【关键词】：锂电池 故障诊断 模糊神经网络 专家系统
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U472
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第一章 绪论6-12
• 1.1 课题的研究背景及意义6
• 1.2 电池管理系统的国内外现状6-8
• 1.3 故障诊断技术的国内外现状8-11
• 1.4 论文的主要研究工作11
• 1.5 本章小结11-12
• 第二章 车用锂电池基本特性12-19
• 2.1 电动汽车的工作特性12
• 2.2 几种常用的电池12-13
• 2.3 电动汽车对电池的性能要求13-15
• 2.3.1 锂离子电池的工作原理14
• 2.3.2 锂电池的相关参数14-15
• 2.3.3 锂离子电池的结构15
• 2.4 车用电池的安全问题15-16
• 2.5 电池常见的故障16-18
• 2.6 本章小结18-19
• 第三章 电池管理系统19-26
• 3.1 电池管理系统19-21
• 3.1.1 电池管理系统整体设计20-21
• 3.1.2 各模块功能描述21
• 3.2 系统电路21-24
• 3.2.1 系统的硬件构成22-23
• 3.2.2 系统的软件设计23-24
• 3.3 汽车网络环境采用CAN总线通信的优势24-25
• 3.3.1 CAN总线的特点24-25
• 3.3.2 CAN收发模块电路设计25
• 3.4 本章小结25-26
• 第四章 模糊神经网络专家系统26-32
• 4.1 专家系统26-28
• 4.1.1 知识库26-27
• 4.1.2 推理机27
• 4.1.3 知识获取27
• 4.1.4 人机界面27-28
• 4.2 模糊数学在故障诊断中的应用28-29
• 4.3 人工神经网络29-31
• 4.3.1 BP神经网络30
• 4.3.2 模糊神经网络的结构30-31
• 4.4 基于模糊神经网络的锂电池故障诊断31
• 4.5 本章小结31-32
• 第五章 系统试验及分析32-39
• 5.1 系统仿真实验32-34
• 5.1.1 确定BP神经网络训练样本32-33
• 5.1.2 确定BP神经网络误差曲线33-34
• 5.2 系统的充放电实验34-38
• 5.3 本章小结38-39
• 第六章 总结与展望39-41
• 致谢41-42
• 参考文献42-45
• 作者简介45
• 攻读硕士学位期间研究成果45-46

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