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原文传递 电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算的研究
论文题名: 电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算的研究
关键词: 电动汽车;扩展卡尔曼滤波;磷酸铁锂电池;动力电池荷电状态估算;控制系统
摘要: 动力电池是电动汽车必不可少的一部分,其中磷酸铁锂电池因其可靠性高、循环寿命长等优势而被广泛应用。动力电池之于电动汽车,犹如心脏之于躯体。动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)的估算作为电动汽车的关键技术之一,不仅有助于提高电动汽车整车的行驶性能,而且有助于延长动力电池的循环使用寿命。
  为了建立合理的电池等效模型,本文分析了磷酸铁锂电池的主要特性,探讨了磷酸铁锂电池SOC估算的影响因素以及修正方法,从而在此基础上设计了一阶和二阶RC等效电路模型。因发现扩展卡尔曼滤波最适用于大电流、电流剧烈波动复杂工况下,故本文提出了基于扩展卡尔曼滤波算法的电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算的整体方案。
  电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算系统的硬件部分以32位的STM32F407微控制器为核心,以AD7280A为电压、温度复用传感器,分别设计了磷酸铁锂单体电池电压、温度的采样电路以及锂电池组电压、电流和内阻的采样电路。
  最后,基于扩展卡尔曼滤波原理,在MA TLAB/Simulink中建立了SOC估算控制系统,而在AMESim中建立了电动汽车整车模型,以接口函数的方式链接到Simulink环境下,从而实现了联合仿真。AMESim与MATLAB/Simulink联合仿真,既发挥了AMESim电动汽车建模仿真的强大优势,又使得MATLAB强大的数据处理能力得到了淋漓地发挥。基于AMESim和MATLAB/Simulink的联合仿真实验分别在ECE+ EUDC和UDDS循环工况下验证了基于扩展卡尔曼滤波的SOC估算系统的可行性。
作者: 严彬
专业: 控制科学与工程
导师: 李振璧
授予学位: 硕士
授予学位单位: 安徽理工大学
学位年度: 2015
正文语种: 中文
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