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电动汽车动力电池剩余电量预测系统的研究
| 论文题名： | 电动汽车动力电池剩余电量预测系统的研究 |
| 关键词： | 电动汽车;电池管理;荷电状态;神经网络 |
| 摘要： | 随着全球环保意识增强和能源问题突出,汽车发展也面临着能源消耗及环境污染等一系列严峻挑战。一直以来,传统的汽车发展以消耗燃油为基础,但这种发展模式正在发生改变,电动汽车将逐渐成为发展绿色车辆的一种理想车型。目前,发展电动汽车仍存在大量技术瓶颈,动力电池成为影响电动汽车发展的关键因素。动力电池的性能、电池能量的合理管理对车辆的动力特性至关重要,它们直接决定着电动汽车的连续行驶里程、加速性能以及最大爬坡度等。因此,开发专门的动力电池能量管理系统、设计合理的电池能量管理策略对于充分利用车载能量,实现节能环保具有十分重要的意义。 本文在已有的研究基础上对电池管理系统中的难点问题:动力电池剩余容量的估计进行了进一步的研究。首先,介绍了电动汽车的国内外发展现状、动力电池管理系统的技术状况以及传统的电池剩余容量的预测方法；通过对比分析三种常用的电动汽车动力电池的优缺点确立锂离子动力电池为研究对象。文章论述了电池的工作原理,通过建立电池模型对电池电压、电流、温度以及内阻等主要特性进行了仿真分析,在此基础上,应用人工神经网络理论建立了RBF神经网络来预测电池剩余容量,通过仿真验证了方法的可行性,是一种易于实现且有较高精度的预测方法。 最后,文章进行了电池管理系统的硬件设计和软件设计。硬件方面,详细分析了各个模块的主要功能、原理及结构,采用STC89C52Rc为核心控制单元对电池管理系统进行能量管理,给出了各部分的软件流程图、部分程序代码。软件采用置顶向下的方法进行设计,提高了运行速度,保证系统的实时性与可靠性。 |
| 作者： | 杨三英 |
| 专业： | 机械设计及理论 |
| 导师： | 李翔晟;周永军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南林业科技大学 |
| 学位年度： | 2011 |
| 正文语种： | 中文 |
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