基于UKF算法的電動汽車動力電池荷電狀態(tài)的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著環(huán)境污染在全球日益明顯,人們對健康的認知與日漸深。為了節(jié)能減排,擁有低功耗、零排放的純電動汽車在近幾年內(nèi)受到了人們的青睞。純電動汽車的發(fā)展其核心在于動力電池。而動力電池的核心又是電池管理系統(tǒng),它能實現(xiàn)電池狀態(tài)檢測、信息相互傳遞、安全警報以及防護等功能,能在電動汽車運行過程確保能量的安全、合理與高效的利用,因此對它的研究就有相當重要的意義。
  本文針對BMS的核心——電池荷電狀態(tài)的估算進行從里到外的分析。根據(jù)磷酸鐵鋰動力電池的

2、機理特性,對電池進行建模,選擇了帶有電池老化模塊、溫度影響模塊以及自放電模塊的二階Thevenin等效電路作為動力電池的基本模型,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定SOC與開路電壓的關系,通過數(shù)據(jù)擬合得到各修正因子的非線性表達式。并通過Matlab/Simulin k中搭建模型進行仿真驗證。
  對于SOC的估算,通過比較國內(nèi)常見的幾種SOC估算方法,分析他們的優(yōu)缺點,并根據(jù)實驗結果結合實際情況,本文提出了無跡卡爾曼濾波(UKF)算法、安時效應法與

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