基于雙重卡爾曼濾波器電池SOC估計的算法研究.pdf

1、動力電池組是混合動力車和電動車的核心零部件。為了保證動力電池組能夠正常安全有效工作，汽車必須配置特定的電池管理系統。該系統需要實現電池組的荷電狀態(tài)(SOC)、有效功率、壽命等特性的估計，并且能夠完成電池單體間平衡。其中，SOC動態(tài)實時估測一直是目前動力電池管理系統的核心，是反映動力電池運作狀態(tài)的主要參數，可以為整車控制策略提供判斷依據。為此，本文研究了動力電池SOC動態(tài)估測方法與實現，其具體內容如下:
　　 (1)簡要分析了在混

2、合動力車中電池組的運行環(huán)境與電動車和便攜式設備之間的差別，并通過文獻資料深入了解動力電池國內外應用現狀和所需要解決的關鍵問題。
　　 (2)對目前電池的建模方法進行總結，并建立含有遲滯因素的電池模型。通過Matlab/Simulink軟件中電池模塊的仿真實驗獲得的數據實現了對電池模型參數的離線辨識。
　　 (3)對目前幾種傳統的動力電池SOC估計方法進行比較分析，提出了利用自適應無跡卡爾曼濾波算法(AUKF)實現電池SO

3、C的在線估計。然后通過仿真實驗得到電池脈沖充放電的特性曲線對這一算法進行了驗證(4)針對離線辨識的缺點，結合參數在線辨識的概念提出了基于AUKF的雙重卡爾曼濾波算法(ADUKF)。利用仿真實驗的結果對ADUKF算法進行了實驗驗證，結果表明該算法能夠取得更加穩(wěn)定和精確的SOC估計值。然后，根據估計結果對模型做了相應的改進，從而取得了更加有效的SOC估計方法。
　　 (5)設計了一種簡易的電池充放電方法，并對動力電池進行了簡單實驗。