混合動力汽車電池模型辨識及SOC估計方法研究.pdf

1、隨著能源和環(huán)保問題的日益突出，電動汽車以其低排放、噪聲低等優(yōu)點而受到世界各國的高度重視，電動汽車的關鍵技術之一的動力電池及其能量管理系統(tǒng)是電動車產(chǎn)業(yè)化的關鍵，電池管理系統(tǒng)需要準確的電池荷電狀態(tài)(SOC)估計，這對提高電池使用壽命和整車性能都具有重要意義。由于磷酸鐵鋰電池在高比能量方面的突出性能，它在電動汽車領域的應用已經(jīng)越來越廣泛。
　　本文以磷酸鐵鋰離子電池為研究對象，根據(jù)電池非線性特性以及磷酸鐵鋰離子電池的差異性，對其進行了改

2、進的PNGV模型建模，應用最小二乘擬合方法對模型參數(shù)進行了辨識，再將兩種不同的卡爾曼濾波(EKF、AUKF)方法應用于電池SOC估計，最后對兩種算法的估計誤差進行比較分析，實現(xiàn)了磷酸鐵鋰離子電池的較準確建模及SOC的準確估計。在上述研究基礎上，為了克服卡爾曼濾波法在電池建模和SOC估計中存在計算量大、耗時長且無法判斷系統(tǒng)穩(wěn)定性的缺點，對線性變參數(shù)(LPV)系統(tǒng)狀態(tài)子空間方法進行電池建模及SOC估計問題進行了研究探討，通過LPV系統(tǒng)理論在