關(guān)于電池BMS系統(tǒng)SOC估測算法的研究.pdf

1、BMS系統(tǒng)是保證電動汽車行駛安全重要部件，電池SOC值是BMS系統(tǒng)中最為重要的參數(shù)之一。獲取準(zhǔn)確的電池SOC值可以防止電池過充過放，延長電池使用壽命，反應(yīng)汽車?yán)m(xù)駛里程。
　　本文首先綜合介紹了各種常用SOC估測算法，進(jìn)而提出了一種模型參數(shù)自更新的卡爾曼濾波算法來估測電池SOC值。該方法結(jié)合了基本卡爾曼濾波算法與最小二乘法，其中卡爾曼濾波算法用于預(yù)測 SOC值，最小二乘法則用于更新卡爾曼濾波算法模型參數(shù)值。并通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)演繹證明了結(jié)

2、合這兩種算法而來的新方法在數(shù)學(xué)原理上是切實可行的。為測試該方法的實際預(yù)測效果，自行設(shè)計并搭建了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，采集了實際電池放電實驗數(shù)據(jù)。并附帶介紹了該實驗系統(tǒng)原理和各個組成部分。然后依據(jù)選定的電池等效電路，通過對電池脈沖放電實驗數(shù)據(jù)處理獲取了初始模型參數(shù)。、參數(shù)自適應(yīng)卡爾曼算法程序是通過labview開發(fā)編寫，并詳細(xì)介紹了程序各主要部分及其相應(yīng)功能。開發(fā)過程中將程序各部分獨立開發(fā)，并重點講述了矩陣運算程序的開發(fā)、調(diào)試。然后依據(jù)程序獲得各