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电动汽车动力锂离子电池健康状态估计研究
| 论文题名： | 电动汽车动力锂离子电池健康状态估计研究 |
| 关键词： | 电动汽车;锂离子电池;状态估计;双卡尔曼滤波 |
| 摘要： | 在汽车行业“十三五”国家重点研发计划试点专项中，新能源汽车方向指出重点围绕动力电池与电池管理等六个技术方向。作为电池管理系统(Battery ManagementSystem，BMS)重要方面之一的电池健康状态(State of Health，SOH)估计的研究，远远落后于电池荷电状态（State of Charge，SOC）和均衡控制的研究。准确实时估计电池SOH对于均衡控制系统的作用、延长电动汽车动力电池续航里程，保证电池安全具有重要意义。本文针对电动汽车动力锂离子电池SOH估计做了以下工作: 1.明确SOH的定义，分为离线估计方法和在线估计方法总结常见的SOH估计方法。研究与SOH影响较大的七个电池性能指标，在此基础上分为外部因素和内部因素分别总结SOH的影响因素，提出四种延迟电池老化的措施。 2.选用戴维南等效电路模型作为SOH估计的基础电池模型，设计实验使用快速静置，多次测量来减小误差，标定SOC-OCV曲线，利用指数拟合法拟合等效电路模型中的RC参数，并使用随机电流激励仿真实验验证模型中参数的精度。利用容量是缓变参数的原理，建立适用于SOH估计的电池容量模型。因为准确估计SOC是估计SOH的前提条件，基于安时积分法使用拓展卡尔曼滤波法估计电池SOC，基于容量法使用卡尔曼滤波估计SOH。建立基于SOC和容量的系统状态方程和系统观测方程，使用双拓展卡尔曼滤波法估计电池当前时刻的容量，通过容量来计算SOH。利用随机电流激励仿真表明其效果良好，很好的估计SOH，其精度误差控制在1％以内。 3.分析双卡尔曼滤波法仿真结果，得到SOH估计电路板的基本要求，设计SOH估算的硬件电路和其配套软件，其硬件电路主要包括为系统工作提供合适电压的电路，以及电压、电流和温度的测量电路、通讯电路及其外围电路，将测量得到的电压、电流、温度以及估计得到的SOH显示在显示屏上;基于SOH估计的硬件和双卡尔曼滤波法，分析得到系统软件设计的框架，分模块化设计系统各子程序。制作完成电路板以后，设计基于电池测试箱的硬件、软件验证电路，其精度误差控制在1％以内，鲁棒性良好，结果稳定可靠。 |
| 作者： | 罗卫兴 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 邓涛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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