電動汽車用鋰離子動力電池建模與狀態(tài)估計研究.pdf

1、眾所周知，大規(guī)模發(fā)展電動汽車建立綠色交通系統(tǒng)是解決能源和環(huán)境危機的重要途徑，也是21世紀汽車工業(yè)改造與發(fā)展的重要方向。在國家政策的強力支持和科研部門、相關企業(yè)的高度關注下，電動汽車迎來了前所未有的重大發(fā)展機遇。電動汽車的安全運行、續(xù)駛里程、能量管理等都與動力電池的性能及合理使用緊密相連。其中，鋰離子電池因其在性能、容量、使用壽命等方面具有明顯的優(yōu)勢，成為目前應用最為廣泛的電動汽車動力電池。然而，動力電池的高效利用和循環(huán)壽命等方面依然存在

2、許多關鍵問題尚未解決，使得電動汽車用鋰離子動力電池高效管理意義凸顯而備受關注，成為相關領域科學研究的熱點問題，同時也是技術開發(fā)的難點，已成為制約電動汽車產(chǎn)業(yè)化和實用化的首要瓶頸，亟需研究新理論新方法加以完善。
　　本文針對電動汽車鋰離子動力電池的精確建模和狀態(tài)估計問題，分別建立了鋰離子動力電池二階RC模型和基于分數(shù)階理論的分數(shù)階電池模型，實現(xiàn)了電池的精確建模;并分別基于分數(shù)階卡爾曼濾波理論、自適應無跡卡爾曼濾波理論以及模型參數(shù)自適

3、應理論提出了幾種電池荷電狀態(tài)(State of Charge，SOC)和健康狀態(tài)(State of Health，SOH)的估計方法。主要工作包括以下幾個方面:
　　一、鋰離子動力電池的特性研究
　　該部分圍繞動力電池測試平臺的搭建和動力電池特性分析展開研究?；趭W地利AVL公司生產(chǎn)的電池測試平臺對鋰離子動力電池進行試驗研究并收集試驗數(shù)據(jù)。進而分析了鋰離子動力電池的電壓特性、容量特性、溫度特性和內(nèi)阻特性，為鋰離子動力電池的精

4、確建模和狀態(tài)估計奠定了基礎。
　　二、鋰離子動力電池建模與參數(shù)辨識方法研究
　　針對鋰離子動力電池建模與參數(shù)辨識問題，建立二階RC等效電路模型和基于分數(shù)階理論的鋰離子動力電池模型，分析了不同階數(shù)RC等效電路模型的特點，研究參數(shù)辨識及遺傳算法辨識電池模型分數(shù)階階數(shù)等問題;最后通過試驗驗證了所建模型的精度與有效性。解決了鋰離子動力電池模型復雜度與精度的權衡問題，并充分揭示電池模型的分數(shù)階本質(zhì)特征，為鋰離子動力電池狀態(tài)估計奠定了基

5、礎。
　　三、基于分數(shù)階卡爾曼濾波的鋰離子動力電池SOC估計
　　首先基于Grunwald-Letnikov(G-L)分數(shù)階微分定義推導出了一種離散的分數(shù)階系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達式，基于兩個引理導出分數(shù)階離散卡爾曼濾波迭代公式。進而，在鋰離子動力電池分數(shù)階模型的基礎上，利用分數(shù)階卡爾曼濾波方法實現(xiàn)了電池SOC的估計。最后，通過不同工況試驗驗證分數(shù)階卡爾曼濾波方法的性能，并與傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波方法進行對比，試驗結果表明分數(shù)階卡爾

6、曼濾波方法比傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波方法收斂速度更快、精度更高。
　　四、基于自適應無跡卡爾曼濾波方法的鋰離子動力電池SOC估計
　　針對鋰離子動力電池在復雜多變環(huán)境下難以實現(xiàn)準確可靠估計SOC的問題，提出了自適應強跟蹤無跡卡爾曼濾波和自適應平方根無跡卡爾曼濾波兩種估計電池SOC的方法。傳統(tǒng)的SOC估計方法普遍存在估計誤差大，易受模型精度和噪聲干擾等問題。自適應強跟蹤無跡卡爾曼濾波方法通過在狀態(tài)協(xié)方差矩陣中引入漸消因子，用以實時

7、調(diào)整誤差協(xié)方差，以削弱電池等效電路模型失調(diào)對SOC估計的影響;自適應平方根無跡卡爾曼濾波方法可以直接計算鋰離子動力電池系統(tǒng)的過程噪聲方差矩陣和測量噪聲方差矩陣，同時確保狀態(tài)方差矩陣和噪聲方差矩陣的非負定性和對稱性，能夠?qū)崿F(xiàn)噪聲的自適應，進而提高了算法估計SOC的準確性、穩(wěn)定性和自適應性。最后通過試驗驗證了兩種算法的有效性，實現(xiàn)了鋰離子動力電池在復雜多變環(huán)境和不同工況下SOC的精確估計。
　　五、基于模型參數(shù)自適應的鋰離子動力電池S

8、OH估計
　　針對鋰離子動力電池SOH估計及其測量噪聲統(tǒng)計特性未知和電池模型參數(shù)時變的問題，提出了基于模型參數(shù)自適應的鋰離子動力電池SOH估計方法。首先基于二階RC等效電路模型建立電池內(nèi)阻狀態(tài)空間描述，提出了一種模型參數(shù)自適應方法實時估計電池歐姆內(nèi)阻，進而實現(xiàn)電池SOH的估計，并利用噪聲自適應匹配技術解決了噪聲干擾的問題，最后通過試驗驗證了估計SOH算法的有效性。
　　本文研究了基于分數(shù)階理論的鋰離子動力電池建模方法，解決了