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车用动力电池SOC估算方法的研究及其管理系统设计
| 论文题名： | 车用动力电池SOC估算方法的研究及其管理系统设计 |
| 关键词： | 车用动力电池;荷电状态;估算方法;管理系统 |
| 摘要： | 电池管理系统（Battery Management System，BMS）作为混合动力汽车(HybridElectric Vehicle，HEV)中不可缺少的现代化装置在国内外迅速发展。它能完成HEV中电池状态（电压、温度、充放电电流及电池荷电状态）的实时监测，然而估算电池的荷电状态（State of Charge，SOC）是BMS最重要的功能。 本文为了准确预测汽车动力电池的SOC，在目前一些常用的SOC估算方法的基础上，把安时法、开路电压法和卡尔曼滤波算法结合起来，并考虑温度、滞环效应等因素对SOC的影响，提出了新的SOC估算方法。通过建立电池的二阶动态RC模型并且采用双无味卡尔曼滤波(Double Unscented Kalman Filter，DUKF)的方法同时估算电池模型的状态和参数，使电池的SOC估算达到更高的精度。BMS通过监测电池的工作状态能够避免电池在工作中出现过充、过放和过热现象，提高了电池的使用寿命。本系统是以AT89C52单片机为控制核心，通过控制电能质量管理芯片DS2438及外围电路，结合卡尔曼滤波算法实现对蓄电池的电压、电流以及SOC的精确的测量。数字化温度传感器DS18B20在单片机的控制下能完成蓄电池温度的检测。本系统将测量到的数据在实验面板上通过数码管显示，并且利用AT24C02存储器能够使电量信息在系统掉电时不丢失，系统通过RS232通讯串口与上位机进行通讯，可以接收上位机命令。 最后通过蓄电池的放电试验初步确定了电池的模型参数，以及电池的开路电压（Open Circuit Voltage，OCV）与SOC的关系曲线（OCV—SOC曲线），并且采用matlab仿真验证了DUKF方法对SOC估算的准确性。通过实验验证了本文中设计的BMS对蓄电池的电压、电流以及SOC监测的准确性及可靠性。 |
| 作者： | 李颖 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 王大志 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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