首頁(yè) 資訊鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)及壽命預(yù)測(cè)方法研究

鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)及壽命預(yù)測(cè)方法研究

來(lái)源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2025年06月09日 15:32

　　現(xiàn)如今全球能源危機(jī)與日益嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題推動(dòng)了電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展,而我國(guó)是一個(gè)富煤缺油少氣的國(guó)家,伴隨著國(guó)內(nèi)汽車(chē)保有量的逐年上升,電動(dòng)汽車(chē)的研究也成為我國(guó)當(dāng)下熱點(diǎn)之一。為了使電動(dòng)汽車(chē)安全高效的運(yùn)行,電池作為電動(dòng)汽車(chē)核心,能對(duì)其進(jìn)行有效管理的電池管理系統(tǒng)不可或缺。電池管理系統(tǒng)中荷電狀態(tài)的準(zhǔn)確估算,既能夠防止電池過(guò)充過(guò)放,又能夠作為低電量限流閾值還能作為整車(chē)控制策略閾值。其中剩余壽命的預(yù)測(cè),可以為用戶(hù)提供電池循環(huán)壽命的估計(jì)值,從而可以提出更換電池等建議。荷電狀態(tài)估計(jì)及剩余壽命預(yù)測(cè)對(duì)于電動(dòng)汽車(chē)的安全性、可靠性等至關(guān)重要。因此本文主要就此開(kāi)展研究。(1)簡(jiǎn)要介紹并建立了所需模型。在荷電狀態(tài)估計(jì)過(guò)程中,通過(guò)模型精準(zhǔn)性和復(fù)雜性的考慮,選擇二階等效電路模型。通過(guò)試驗(yàn)獲得模型所需的開(kāi)路電壓和荷電狀態(tài)關(guān)系曲線(xiàn),并進(jìn)行離線(xiàn)辨識(shí)得到模型參數(shù)中的電阻電容;在剩余壽命預(yù)測(cè)過(guò)程中,通過(guò)不同的擬合方式擬合電池核定容量衰減的數(shù)據(jù),由此建立了三種用于剩余壽命預(yù)測(cè)的電池老化模型。通過(guò)Adj R~2和均方根誤差兩個(gè)指標(biāo)直觀顯示數(shù)據(jù)擬合效果。結(jié)果表明,集合模型的擬合效果最好,且集合模型對(duì)不同的鋰離子電池?cái)M合的適用性和模擬的全局性明顯好于另外兩種模型。(2)選擇適合的算法可以更進(jìn)一步提高荷電狀態(tài)估計(jì)精度。本文運(yùn)用自適應(yīng)無(wú)際卡爾曼算法進(jìn)行了荷電狀態(tài)估計(jì)。通過(guò)兩種工況,用收斂速度和平均絕對(duì)誤差進(jìn)行了估計(jì)結(jié)果的跟蹤精度、收斂時(shí)間和魯棒性的評(píng)價(jià),并與擴(kuò)展卡爾曼算法、無(wú)際卡爾曼算法和自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比與其他三種算法,自適應(yīng)無(wú)際卡爾曼算法具有更好的精度和更快的收斂速度。最后,在不同運(yùn)行環(huán)境下進(jìn)一步驗(yàn)證了自適應(yīng)無(wú)際卡爾曼算法的優(yōu)異的性能。(3)在不同鋰離子電池老化模型的基礎(chǔ)上,運(yùn)用粒子濾波算法實(shí)時(shí)更新模型參數(shù)用于壽命預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)比它們預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量值,得到了估計(jì)誤差。相比與其他兩種模型,本文所示的集合模型在整個(gè)電池壽命內(nèi)具有更好的回歸特性,仿真結(jié)果表明,基于集合模型的估計(jì)誤差最小,預(yù)測(cè)效果最好。綜上,本論文針對(duì)鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)和剩余壽命預(yù)測(cè)方面取得了一定的進(jìn)展,對(duì)今后的研究具有一定的工程指導(dǎo)意義。

[關(guān)鍵詞]：

荷電狀態(tài)估計(jì);卡爾曼濾波算法;剩余壽命預(yù)測(cè);粒子濾波;老化模型

[文獻(xiàn)類(lèi)型]：碩士論文
[文獻(xiàn)出處]：

湘潭大學(xué)2021年

[格式]：PDF原版; EPUB自適應(yīng)版(需下載客戶(hù)端)

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