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基于UKF算法的电动汽车动力电池SOC估算
| 论文题名： | 基于UKF算法的电动汽车动力电池SOC估算 |
| 关键词： | 电动汽车;锰酸锂电池;能量管理;荷电状态;无色卡尔曼滤波 |
| 摘要： | 随着社会的发展，能源危机和环境污染问题日趋严重，电动汽车的研发越来越受关注。电池能量管理系统作为电动汽车极为重要的组成部分，它的主要功能是对电池的荷电状态（state of charge,SOC）做出合理估计。准确的判断出电池SOC，对于加长电动汽车的行驶距离和增大对电池的管理有着重要的意义。本文以锰酸锂电池作为主要的研究对象，着重说明了锂离子电池SOC估算方法，其具体步骤如下： 首先介绍了电动汽车的发展背景和电池的发展概括，阐明了电池能量管理系统在电动汽车中占据着极为重要的地位，然后分析锰酸锂电池的工作原理，对锰酸锂电池的电压特性、内阻特性、效率特性和循环特性对电池的影响作了详细的说明；之后对SOC定义进行了修正，同时介绍了几种影响电池SOC的重要因素；并分析几种电路模型，考虑了温度、充放电倍率、循环寿命和自放电等因素，同时建立锰酸锂电池的等效电路模型PNGV模型；最后通过HPPC循环实验，在MATLAB中建立仿真模型，对该模型的精度得以肯定。 本文SOC估算利用的无色卡尔曼滤波(Unsvented Kalman Filtering,UKF）算法是以标准卡尔曼滤波法为基础，在其预测阶段进行改进，并对UKF算法中UT变换来研究锰酸锂电池SOC估算算法。并提出一种可以自适应的调整Sigma点之间比重的比例因子，采用比例最小偏差采样，进而提高了UKF的计算精度。 基于建立的电池等效电路模型，在MATLAB中进行仿真，通过仿真试验表明：UKF估计误差小于6％，有较高的使用价值。 |
| 作者： | 徐俊玲 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 李立伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 青岛大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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