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文檔簡介
1、隨著社會發(fā)展需求與環(huán)境問題的矛盾不斷加大，電動汽車的研發(fā)已成為汽車工業(yè)的發(fā)展方向。當前，電動汽車發(fā)展的瓶頸是電池系統(tǒng)。電池系統(tǒng)主要包含電池技術和電池管理技術。因此，電池管理系統(tǒng)（Battery Management System，BMS）成為當前的研究熱點。本文基于這一背景，主要針對 BMS中的電池荷電狀態(tài)（State of Charge, SOC）估計和均衡控制兩個重要功能展開研究。
本文以鋰離子電池單體為研究對象，比較了各
2、種電池建模方法，綜合考慮模型的精度和復雜度，提出了改進的PNGV模型。通過脈沖放電實驗對模型參數(shù)辨識，并通過實驗驗證了模型的準確性。
基于改進的PNGV模型，分別運用了擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）算法和Sigma點卡爾曼濾波（Sigma Point Kalman Filter, SPKF）算法對電池的SOC進行估計。利用MATLAB實現(xiàn)了兩種算法，算法仿真結果表明，在初值誤差達到50
3、％且實驗數(shù)據(jù)加入偏移誤差和高斯噪聲的情況下，兩種算法仍能快速收斂。其中 SPKF算法無論在精度上，還是在收斂速度上都更具優(yōu)勢。
針對串聯(lián)鋰離子電池組中單體不一致問題，設計并實現(xiàn)了基于反激式變換器的多通道雙向主動均衡系統(tǒng)。此系統(tǒng)的均衡模塊均衡電流高，既能充電均衡也能放電均衡，并且能夠多通道同時均衡。針對均衡模塊的特點，研究了充電狀態(tài)和空閑狀態(tài)的均衡控制策略，在軟件上實現(xiàn)了均衡控制算法。通過對均衡系統(tǒng)進行測試，證明該系統(tǒng)的均衡速度
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