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原文传递电动汽车动力电池在线监测技术研究

论文题名：	电动汽车动力电池在线监测技术研究
关键词：	电动汽车;动力电池;在线监测;人工智能
摘要：	当今，大气异常活动以及全球能源战略等影响使得越来越多的国家开始着手新能源汽车的研究和推广，这其中具有节能环保优势的电动汽车是研究的重点。有分析认为:交通方面，解决未来的长效方案是电动汽车，即采用电能取代石油等化石燃料作为动力。在推广电动汽车的过程中，热点研究的方向主要可以分为:电动汽车驱动系统技术，电动汽车充电技术，充电智能监控系统和充电过程中的电网谐波监测分析等，而与上述几项研究内容存在或多或少关系的电动汽车动力电池，其相关技术则被看成了最为困难的关键点。电动汽车上应用的储能技术主要以电化学储能技术为主，其典型代表主要有:铅酸、镍镉、钠硫、镍氢、锂离子等电池储能技术。这些技术在比能量、比功率、充电、寿命、安全性和成本等方面存在不足，制约了电动汽车的发展。近年来，电动汽车电池技术的研发受到了世界各国的重视，电池的多种性能得到了提高，如锂离子电池技术在安全性方面取得了突破性进展。　　目前锂离子电池作为电动汽车的储能设备已非常普遍，但从世界各地使用电动汽车及其电池的情况来看，特别是有关其事故情况来看，有因为交通事故引起的车辆冒烟或起火，也有是在车辆正常行驶或是停放时发生故障的，但从分析上看都与电池有很大关系。由此可见，对电动汽车相关技术的研究不仅仅要从目前电动汽车续驶里程、电池寿命和初期成本等问题出发，更要在安全性特别是电池安全性方面加大研究投入。与此同时电动汽车用动力电池安全性是个系统工程，不仅包括电池（特别是单体电池）本身的安全性，还要考虑电池成组工艺在安全性能的重要性，但以上都只能是在电池生产过程中进行加固,在后期电池实际运行过程中较难考查其有效性，目前电动汽车动力电池有关的管理单元，主要是针对电池检测采样环节的，并且检测数据项也较为单一，数据后期处理和利用也缺乏全面性和延续性。因此电动汽车动力电池的在线监测技术以及故障诊断技术方面将是电池应用技术的研究方向，其中目前主要研究领域是电池管理系统(BMS)，其主要是解决基本数据采集问题，但数据分析处理考虑较少，这将是今后研究的热门方向。本文就电动汽车动力电池在线监测技术作了一些探索性工作。　　现今电动汽车动力电池在线监测技术还很不成熟，本文在查阅了国内外大量文献的基础上，认真总结电动汽车动力电池监测的各类数据，经过多方面考虑后决定采用电动汽车动力电池的在线测量如单体电压峰值、单体电压偏移度、温度和绝缘等性能指标参数，并在单体电压偏移度方面引入偏移频度作为影响因素以实现电动汽车动力电池性能的在线监测评估。　　在特征量的选取上，本文确定了单体电压峰值、单体电压偏移度、电压偏移频度、温度极值和电池绝缘值等五项性能指标性参数。文中主要运用模糊多级综合评判对电动汽车动力电池性能的监测数据进行处理，讨论了对以上五种特征量进行模糊化处理方法，分别建立了它们的隶属函数，从而利用这五个模糊量作为模糊输入集以进行模糊综合评判。经过模糊综合评判，输出的第一级模糊综合评判结果为电动汽车动力电池性能的实时性能情况，第二级模糊综合评判输出则为是否检修的建议，直观明了，简单易懂。最后结合实际给出了三组不同情况的电动汽车动力电池的相关数据及计算结果，以验证这种方法的有效性。但是这里的模糊关系矩阵的建立是凭借经验人为设置的，所以存在一定的局限性，本文最后利用人工智能神经网络对模糊综合评判矩阵进行改进，以提高电动汽车动力电池性能在线监测的准确性。
作者：	黄嫄
专业：	电气工程
导师：	许刚;周志芳
授予学位：	硕士
授予学位单位：	华北电力大学(北京)
学位年度：	2015
正文语种：	中文