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基于优化扩展卡尔曼滤波的SOC估算研究及应用
| 论文题名： | 基于优化扩展卡尔曼滤波的SOC估算研究及应用 |
| 关键词： | 电动汽车;SOC估算;CAN通信;优化扩展卡尔曼滤波 |
| 摘要： | 现如今，环境污染和能源紧缺的问题日益严重，新能源汽车特别是电动汽车受到越来越多的关注，在国内外掀起了电动车研发的热潮，而作为电动车核心的动力锂电池却限制了这一趋势的发展。为了更好的管理锂电池，电池组管理系统应运而生，成为了现阶段的研究热门。 论文的主要工作包括：锂离子电池模型的建模与仿真、荷电状态（SOC）估算算法的研究与优化、锂电池组信息采集单元的软件及硬件的设计。 首先对比现阶段锂电池各种模型的优势及不足之处，根据实际需求最终选用Thevenin等效电路作为电池模型，之后对电池进行充放电试验，结合试验数据在MATLAB的Curve Fitting工具中进行曲线拟合，进而对Thevenin等效电路模型的各参数完成辨识，并得到了这些辨识参数与SOC的拟合曲线及多项式函数关系。接着选用扩展卡尔曼滤波算法（EKF）估算SOC，针对该算法的不足之处对其进行了优化修正，提出了一种优化扩展卡尔曼滤波算法（OEKF）。通过仿真试验对比EKF与OEKF两种算法，在采样电压、电流混有噪声和误差时，OEKF仍能保持较高的估算精度，改善了算法的抗干扰性，提高了SOC估算精度。 设计了电池管理系统BMS中的锂电池组信息采集单元BIAU，选取Freescale的16位单片机S912XET256J2MAA作为采集单元的主控芯片，硬件部分主要由电源模块（LM2596）、主控制器模块、电池单体电压采集（LTC6804-2）模块、温度采集（DS18B20）模块、SPI通信模块、CAN通信模块组成。采集单元采用SPI通信与电池状态检测芯片LTC6804进行数据传输，采用CAN通信完成采集单元与电池管理单元BMU之间的数据交换。 设计了信息采集单元BIAU的软件，软件部分实现了实时动态的单体电压巡检、温度测量以及CAN通信。检测到的电池单体电压和温度定时的上传，根据电池单体电压值设计了被动均衡策略，防止电池单体过充；设计了CAN通信程序，有效完成了信息采集单元BIAU与BMU的通信。 最后，在SOC估算算法确定及采集单元的实物制作完成以后，与整个电池管理系统BMS联调。试验结果证明，采集单元运行稳定可靠，电池单体电压测量的平均误差不大于0.5%，温度测量误差不大于0.5℃，CAN通信功能正常，优化后的OEKF算法能够有效对荷电状态SOC进行估算，满足设计要求。 |
| 作者： | 李鲍 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 徐华中 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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