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文檔簡介
1、隨著油價的上升、PM2.5不斷地爆表給傳統(tǒng)汽車生產企業(yè)帶來不小的壓力,也迫使這些企業(yè)朝著更具發(fā)展前景的新能源汽車方向轉型。這些新能源汽車大多以電池組供能為主,結合電池管理系統(tǒng)來滿足人們的日常行駛需求。在汽車領域,新能源汽車目前還處于剛起步階段,人們將大部分研究重心放在對電池剩余電量(SOC)的精確研究上,而對電池的健康狀況涉及的較少。目前,電池自燃、爆炸等現象頻頻出現,電池的健康成為了人們關注的對象,促使著人們將重心開始朝向電池健康狀況
2、(SOH)偏移。電池的健康狀況已經成為電池管理中重要的一個環(huán)節(jié),如何準確的預測SOH對新能源汽車的發(fā)展具有重要的意義。
本研究主要內容包括:⑴對鋰電池壽命衰減分析并參照現有的相關文獻,發(fā)現電池中歐姆內阻阻值的大小可以作為SOH的評判準則。然后對現有的三類模型進行對比分析,最終選擇了二階RC電池等效電路為模型。最后,選取一節(jié)電池并測取該節(jié)的數據,通過遞推最小二乘法進行參數辨識,將辨識的值代入求解來確定該電池相對應的模型。⑵通過序
3、貫重要性采樣(SIS)在高維函數采樣的思想,將時間函數替代高維函數引出粒子濾波這一算法。然而粒子濾波在處理問題時會隨著迭代次數的增加而出現粒子消失的退化現象,會嚴重影響到預測的精度。為此本文在原有粒子濾波的基礎上又引入了重采樣的概念。其思想是當有效粒子數低于設定的閾值時,將所有粒子進行等權值重新分配。將分配的粒子繼續(xù)代入循環(huán)中,直到運行到規(guī)定的迭代次數后結束。根據等效電路模型建立動態(tài)方程與觀測方程,并列出具體的操作步驟。根據所列的操作步
4、驟進行編程并通過MATLAB對其仿真。通過對仿真圖形的觀察,發(fā)現重采樣粒子濾波對預測電池內阻具有較高的精確度。⑶提出了將遺傳算法中進化思想來代替重采樣過程。該算法不僅解決了粒子退化的問題而且運用基因重組、基因突變的方式來豐富了粒子的種類。其思想是當有效粒子數低于設定的閾值時,將所有粒子采用遺傳算法的方式進行處理。將處理過的粒子繼續(xù)代入循環(huán)中,直到運行到規(guī)定的迭代次數后停止。最后,建立動態(tài)方程與觀測方程,列出關于遺傳粒子濾波具體的操作步驟
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