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面对传统能源资源的日渐匮乏以及环境污染的日益加剧,新能源电动汽车凭借着环保、无污染的优势得到了世界各国政府的认可与推崇。而电动汽车的三大关键技术之一就是电池,其中,由于三元锂离子电池相比于其他类型电池,它的能量密度更高,而且成本相对低廉,现在已成为今后新能源电动汽车用电池的主要研究方向。对电池的荷电状态(State Of Charge,SOC)进行实时准确地估计不仅能够有效地防止电池过充和过放,同时还能够有效地延长电池使用寿命,对提升整车性能有着极其重要的意义。本文以某款额定容量为29Ah的三元锂离子电池(镍、钴、锰)为研究对象,进行以提高电动汽车电池SOC实时在线估算精度为目的的研究。本文主要工作如下:(1)针对新能源电动汽车以及电池SOC的研究背景及意义进行了阐述,分析了国内外电池SOC估算方法的研究现状,为本文以三元锂离子电池为研究对象,开展电池SOC估算研究建立了基础。(2)阐述了三元锂电池的工作原理及其性能特点,通过搭建的实验测试平台,以单一变量原则计算出不同放电倍率、温度和循环次数对容量的影响系数及充放电效率的影响;给出了不同影响因素下的电池SOC定义式。(3)通过对各类电池模型的对比分析,提出了改进的戴维南等效电路模型;对获取电池电动势所需静置的时间进行了研究;拟合出电池SOC与开路电压之间的关系曲线并进行了有关电池模型参数的辨识。(4)阐述了卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)和扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)的工作原理,并以此为基础理论,提出了双卡尔曼滤波算法(Dual Kalman Filter,DKF)联合在线实时估算电池SOC及其欧姆内阻,实现有效地降低因欧姆内阻变化造成的电池SOC估算误差,从而达到提高估算精度的目的。(5)基于DKF算法,在MATLAB/SIMULINK搭建了相应的仿真模型,进行了仿真计算,并与实验数据进行了对比,其结果验证了算法的准确性和鲁棒性,能够有效降低欧姆内阻变化引起的估算误差。