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基于分数阶微积分理论锂电池建模及SOC估计研究
| 论文题名： | 基于分数阶微积分理论锂电池建模及SOC估计研究 |
| 关键词： | 电动汽车;锂电池;荷电状态;无迹粒子滤波算法 |
| 摘要： | 随着全球能源危机的加剧与环境污染日趋严重，世界各国纷纷发展绿色环保的新能源电动汽车。动力电池作为电动汽车的关键部件之一，其性能对电动汽车的整车性能、安全性能和续航里程有很大的影响。锂离子电池因具备能量密度大、循环寿命长、安全可靠和无污染等特点，在未来研究发展中必将得到大力发展。锂电池的荷电状态(State of Charge，SOC)是电池管理系统的核心，反映了动力电池运行状态的主要性能参数。准确地估计电池的SOC能有效进行电池和整车控制，可以防止电池过充和过放，为电池均衡和能源分配提供依据，可以延长电池的使用寿命，节约成本。本文分别对影响电池SOC估算精度的电池模型以及SOC估算方法进行了深入研究。 论文首先概述了纯电动汽车的发展状况，引出了动力电池的重要性，然后介绍了锂电池的工作原理，研究了锂电池的特性和影响特性的因素，通过对经典电池模型分析，提出了本文所创新的可变参数分数阶PNGV模型，利用统计学方法试验设计(Design of Experiment，DOE)和粒子群优化算法(Particle Swarm optimization，PSO)对电池模型中的参数进行拟合，通过联邦城市驾驶时间表(FUDS)工况对可变参数分数阶PNGV模型的精度进行验证，所得到的模型不仅能够适应连续变化的温度，而且比整数阶模型更加精确，为后文SOC估算提供了准确的模型。 作为电动汽车发展的核心技术之一的动力电池的SOC估算，是电动汽车产业化、实用化的关键。本文在前文建立的模型基础上，应用分数阶无迹粒子滤波算法(Fractional Unscented Partcle Filter，FUPF)，采用循环放电工况和高速公路驾驶时间表(US06)工况对比其他算法验证FUPF算法的估计精度，以及采用US06工况在不同的初始误差下验证FUPF算法的收敛性。 |
| 作者： | 秦少勋 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 何耀 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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