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动力锂离子电池SOC估计及均衡技术研究
| 论文题名： | 动力锂离子电池SOC估计及均衡技术研究 |
| 关键词： | 锂离子电池;SOC估计;电动汽车;电池管理系统;均衡控制 |
| 摘要： | 随着社会发展需求与环境问题的矛盾不断加大，电动汽车的研发已成为汽车工业的发展方向。当前，电动汽车发展的瓶颈是电池系统。电池系统主要包含电池技术和电池管理技术。因此，电池管理系统（Battery Management System，BMS）成为当前的研究热点。本文基于这一背景，主要针对 BMS中的电池荷电状态（State of Charge, SOC）估计和均衡控制两个重要功能展开研究。 本文以锂离子电池单体为研究对象，比较了各种电池建模方法，综合考虑模型的精度和复杂度，提出了改进的PNGV模型。通过脉冲放电实验对模型参数辨识，并通过实验验证了模型的准确性。 基于改进的PNGV模型，分别运用了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）算法和Sigma点卡尔曼滤波（Sigma Point Kalman Filter, SPKF）算法对电池的SOC进行估计。利用MATLAB实现了两种算法，算法仿真结果表明，在初值误差达到50％且实验数据加入偏移误差和高斯噪声的情况下，两种算法仍能快速收敛。其中 SPKF算法无论在精度上，还是在收敛速度上都更具优势。 针对串联锂离子电池组中单体不一致问题，设计并实现了基于反激式变换器的多通道双向主动均衡系统。此系统的均衡模块均衡电流高，既能充电均衡也能放电均衡，并且能够多通道同时均衡。针对均衡模块的特点，研究了充电状态和空闲状态的均衡控制策略，在软件上实现了均衡控制算法。通过对均衡系统进行测试，证明该系统的均衡速度快，均衡后电压差异低于±10mV，满足设计指标。 |
| 作者： | 罗卫军 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 武丽 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南科技大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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