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1、隨著電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)化的興起,鋰離子電池在電動(dòng)汽車領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,鋰離子電池組的有效管理亦成為保障電動(dòng)汽車性能穩(wěn)定,安全可靠的關(guān)鍵。荷電狀態(tài)(Stateof Charge,SOC)估計(jì)作為電池管理技術(shù)的核心,受各種非線性因素的影響,且實(shí)時(shí)性要求高,成為電池管理的難點(diǎn)。剩余壽命(Remaining Useful Life,RUL)預(yù)測(cè)作為電池管理的另一重要指標(biāo),為保障電池的及時(shí)更換提供必要依據(jù)。但RUL預(yù)測(cè)是近年來(lái)才開(kāi)始研究的課題,方法有限
2、且缺乏深入分析比較?;谏鲜隹紤],本文重點(diǎn)進(jìn)行鋰離子電池SOC估計(jì)和RUL預(yù)測(cè)的方法研究,及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì),主要完成了以下工作:
1.鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)。由于電池內(nèi)外部非線性因素的影響,同時(shí)考慮到磷酸鐵鋰電池充放電電壓相對(duì)SOC變化較小的特點(diǎn),選擇具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練算法?;诜€(wěn)態(tài)放電實(shí)驗(yàn),探討了電池容量與充放電倍率等因素之間的關(guān)系?;趯?duì)電池各項(xiàng)參數(shù)與SOC內(nèi)在聯(lián)系的分析,選擇電流和電壓作為BP網(wǎng)絡(luò)輸
3、入,完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及SOC估計(jì)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,提出的算法能達(dá)到較好的估計(jì)精度。
2.鋰離子電池剩余壽命預(yù)測(cè)。本章首先選擇了粒子濾波法,支持向量機(jī)和自回歸滑動(dòng)平均模型三種方法進(jìn)行電池RUL預(yù)測(cè),根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果比較各自優(yōu)缺點(diǎn)。進(jìn)而提出粒子群( PSO)優(yōu)化的自回歸( AR)模型,該模型以均方根誤差( RMSE)作為模型的定階準(zhǔn)則,基于PSO算法對(duì)模型的定階方法進(jìn)行優(yōu)化。進(jìn)而結(jié)合新陳代謝數(shù)據(jù)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)階數(shù)的自適應(yīng)改變,有效避免了
4、傳統(tǒng)AR模型定階流程復(fù)雜的缺陷。最終數(shù)據(jù)驗(yàn)證得到了準(zhǔn)確的RUL預(yù)測(cè)趨勢(shì)并有效提高了預(yù)測(cè)精度。
3.鋰離子電池監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)?;赟OC和RUL的研究結(jié)果,設(shè)計(jì)鋰離子電池監(jiān)測(cè)系統(tǒng),以滿足鋰離子電池管理的主要需求。該系統(tǒng)有效實(shí)現(xiàn)了電池電壓、電流信號(hào)的采集,數(shù)據(jù)傳輸,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及上位機(jī)顯示等功能。通過(guò)調(diào)用SOC估計(jì)及RUL預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)程序?qū)﹄姵貐?shù)進(jìn)行分析處理,完成了電池SOC的實(shí)時(shí)估計(jì)和RUL預(yù)測(cè),獲得較好的估計(jì)效果及預(yù)測(cè)精
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