原文传递
基于电池SOC和工况识别的纯电动汽车剩余续驶里程估算研究
| 论文题名： | 基于电池SOC和工况识别的纯电动汽车剩余续驶里程估算研究 |
| 关键词： | 纯电动汽车;锂离子动力电池;SOC估算;工况识别;剩余续驶里程 |
| 摘要： | 随着全球汽车保有量的不断攀升，汽车带来的能源短缺、环境污染等问题日益严重，以纯电动汽车为代表的新能源汽车越来越受各国重视。但纯电动汽车所提供的剩余续驶里程信息不够准确，降低了消费者对纯电动汽车的信心。本文为了提高纯电动汽车剩余续驶里程的估算精度，开展了以下研究： 通过搭建动力电池测试平台，对锂离子动力电池特性开展实验并进行分析。根据实验数据对电池参数进行辨识，建立 Simulink 电池仿真模型；针对传统无迹卡尔曼滤波（UKF）估算电池荷电状态（SOC）时存在系统协方差失去正定性的风险和估算精度不高的问题，构建自适应奇异值分解无迹卡尔曼滤波（ASVD-UKF）算法，并对其有效性进行验证；利用层次聚类算法选择典型工况，并采用主成分分析将典型工况的特征参数进行优化。将优化后的数据输入到所建立的 BP 神经网络、支持向量机（SVM）以及萤火虫算法优化支持向量机（FA-SVM）的工况识别器中进行训练，根据训练结果验证了FA-SVM工况识别器精度最高；将电池SOC估算与工况识别相结合，在 CRUISE 里建立整车模型，在 MATLAB/Simulink 中分别搭建整车SOC 估算仿真模型、基于平均能耗的剩余续驶里程仿真模型以及基于工况识别的剩余续驶里程仿真模型，并建立复杂工况进行仿真分析，证明了基于工况识别的剩余续驶里程模型具有一定优越性。 本文通过搭建 ASVD-UKF算法完成了锂电池 SOC 的高精度估算，并以此为基础，建立了基于 FA-SVM 工况识别器的剩余续驶里程估算模型，实现了纯电动汽车剩余续驶里程的精确估算。 |
| 作者： | 李晴 |
| 专业： | 机械工程 |
| 导师： | 罗卫东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 贵州大学 |
| 学位年度： | 2023 |
检索历史
应用推荐
