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电动汽车动力电池SOC估算的FFRLS--EKF--BPNN方法与均衡控制研究
| 论文题名： | 电动汽车动力电池SOC估算的FFRLS--EKF--BPNN方法与均衡控制研究 |
| 关键词： | 电动汽车;动力电池;剩余电量;遗忘因子最小二乘法;扩展卡尔曼滤波器;BP神经网络;均衡控制 |
| 摘要： | 电池管理系统是连接动力电池和电动汽车的重要纽带，电池的SOC估算与均衡控制功能是电池管理系统的关键技术。准确的SOC估算对延长电池的使用寿命及安全性具有重要意义，合适的均衡拓扑结构及控制策略可以提升电池组的能量利用率，延长电动汽车的续航里程。以提高SOC估算精度和提升电池均衡效率为目标，本文进行了以下研究: 1、建立了电池等效模型并进行了参数识别。利用HPPC实验的数据对电池参数进行了离线辨识，使用FFRLS方法对电池参数进行了在线辨识，通过等效电路模型计算得到两种参数下的端电压并与实验所得端电压对比，在线参数识别方法得到的端电压误差较小，辨识精度更高。 2、提出了一种基于FFRLS-EKF-BPNN的SOC估算方法。使用了FFRLS方法进行参数在线识别，使用BP神经网络算法的输出补偿EKF的SOC估算误差;建立了SOC估算仿真模型，将仿真结果与实验结果对比，本文所用方法的SOC估算误差在0.5％以内，电压的估算误差在10mV以内，有较好的估算效果。 3、提出了一种基于双向反激式直流变换器的均衡拓扑结构，根据电池的多种不一致性情况设计了不同的工作原理。通过分析SOC与端电压工作时的变化特点，选择了SOC作为均衡变量，计算了均衡变量的阈值，制定了均衡控制系统的均衡策略，建立了均衡系统的理论基础。 4、搭建了结合FFRLS-EKF-BPNN估算方法的均衡控制系统仿真模型，在静置、充电、放电状态下进行仿真模拟。与“削峰填谷”式均衡策略的仿真结果对比，本文的均衡方法消耗能量较少，能量转移效率高，均衡速度快;又通过NEDC、UDDS工况下的仿真结果证明本文均衡方法在复杂工况下的均衡效果。通过多种工作状态下的均衡结果证明本文均衡方案的可行性与优势。 |
| 作者： | 秦帅 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 秦东晨;王婷婷 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 郑州大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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