【摘 要】
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随着环境污染和能源枯竭等问题的出现,发展新型清洁能源成为社会热点。锂电池作为新能源汽车的能量来源,对其荷电状态（State of charge,SOC）、健康状态（State of health,SOH）的准确监测有助于汽车安全稳定的运行,能够极大程度提升电池性能、延长电池寿命。本文以单体电池和电池组作为研究对象,首先构建实验平台并探讨了锂电池基本特性,然后对两种实验对象分别设计了参数辨识实验和动
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随着环境污染和能源枯竭等问题的出现,发展新型清洁能源成为社会热点。锂电池作为新能源汽车的能量来源,对其荷电状态（State of charge,SOC）、健康状态（State of health,SOH）的准确监测有助于汽车安全稳定的运行,能够极大程度提升电池性能、延长电池寿命。本文以单体电池和电池组作为研究对象,首先构建实验平台并探讨了锂电池基本特性,然后对两种实验对象分别设计了参数辨识实验和动态循环工况实验。接下来对锂电池进行建模,针对整数阶模型存在的问题,引入分数阶理论建立典型分数阶二阶RC模型,提出改进自适应遗传算法对所建立的模型进行参数辨识。针对典型分数阶模型参数固定、不能随工况和环境的变化自适应更新等问题,采用分段建模结合多项式拟合,建立时变分数阶等效电路模型。在脉冲充放电工况下,验证了所提出模型的正确性、精确性、鲁棒性。最后验证改进自适应遗传算法的精度、收敛速度;并深入分析了算法参数对参数辨识结果的影响。根据时变分数阶模型,建立状态空间方程,介绍了基本的分数阶扩展卡尔曼滤波（Fractional-Order Extended Kalman Filter,FOEKF）算法、分数阶自适应扩展卡尔曼滤波算法（Fractional-Order Adaptive Extended Kalman Filter,FOAEKF）、分数阶无迹卡尔曼滤波（Fractional Order Unscented Kalman Filter,FOUKF）。分别通过电池组的城市循环工况验证各算法的性能,并探讨了记忆长度和计算代价等参数的影响,实验结果证明在电池组中FOUKF性能最好。为进一步探究算法对不同电池工况的适用性,在保证算法参数不变的情况下,通过单体电池的四种工况对各算法进一步研究。实验结果显示FOUKF性能最佳,对不同电池具有良好的适应性;但是SOC独立估计算法并不能适应因温度、老化引起的容量等参数变化,造成对不同种类和状态的锂电池的估计结果误差增大。为解决这一问题,提出SOC和SOH联合估计算法。首先确定SOH估计算法,在EKF的基础上吸取分数阶记忆特性的思想,引入多新息理论建立多新息扩展卡尔曼滤波（Multi-Innovation Extended Kalman Filter,MIEKF）。将MIEKF估计SOH与FOUKF估计SOC相融合,基于多时间尺度框架,提出多时间尺度下的FOUKF-MIEKF算法,在UDDS工况下通过实验验证了算法的精度和鲁棒性。随后深入研究了FOUKF-MIEKF的记忆长度、时间尺度、SOC初值等参数影响。再通过单体电池的多种工况实验进一步说明FOUKF-MIEKF算法在不同工况的适应性。最后在动态应力测试工况下,与SOC独立算法和典型分数阶模型下的联合估计算法对比分析。实验结果证明了时变分数阶模型能够自适应匹配不同温度下的模型参数,FOUKF-MIEKF对不同电池、工况、温度都具有良好的适应性,大幅度提高算法的精度和鲁棒性。图[121]表[20]参[61]
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