【摘 要】
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新能源汽车凭借其节能和环保等优点发展迅猛,锂离子电池因能量密度高、循环寿命长等特点在新能源汽车上得到广泛应用。但锂离子电池抗滥用能力差,为避免过充过放等情况影响电池寿命,甚至导致热失控等事故发生,需要开发电池管理系统对其进行控制。电池健康状态（StateofHealth,SOH）估计是电池管理系统的核心功能之一,精确的电池健康状态估计有助于电池的安全充分利用,进一步提高汽车性能。本文针对现有电池健
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新能源汽车凭借其节能和环保等优点发展迅猛,锂离子电池因能量密度高、循环寿命长等特点在新能源汽车上得到广泛应用。但锂离子电池抗滥用能力差,为避免过充过放等情况影响电池寿命,甚至导致热失控等事故发生,需要开发电池管理系统对其进行控制。电池健康状态（StateofHealth,SOH）估计是电池管理系统的核心功能之一,精确的电池健康状态估计有助于电池的安全充分利用,进一步提高汽车性能。本文针对现有电池健康状态估计算法物理意义不清晰、算法开发需要长时间且庞大的老化试验数据等问题,研究了准二维模型（PseudoTwoDimension,P2D）理论和电池老化机理,提出了基于准二维模型的锂离子电池健康状态估计算法。为了进一步提高基于准二维模型健康状态估计算法的计算速度,提出了基于修正等效电路模型的健康状态估计算法。本文主要研究内容如下:（1）搭建了锂离子电池循环寿命试验平台,并以三星18650电池为试验对象设计试验方案进行了试验,建立了电池老化数据库,为分析电池老化规律及验证健康状态估计算法奠定了基础。（2）针对现有健康状态估计算法需要大量电池老化试验数据的问题,提出了基于准二维模型的健康...
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