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纯电动汽车锂动力电池健康状态估算方法研究

关注热度:224   来源:新能源学术论文  作者:徐文静
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【摘要】:随着能源危机以及环境污染问题的日益严重,纯电动汽车的发展受到各国政府的高度重视。电池作为纯电动汽车的动力源,其性能直接影响纯电动汽车性能指标。为了满足国家法规要求,保证纯电动汽车安全可靠的运行,必需对动力电池的健康状态SOH进行监控。 本文来源于吉林省科技厅科技发展计划项目“纯电动高档商务客车研制”,吉林大学承担电动汽车控制系统、制动能力回收系统、动力电池监控系统研究开发工作。本文以公司独立开发的纯电动客车远程监控系统为平台,以公司生产的CCQ6750纯电动公交客车为研究对象对,针对河南环宇220Ah锂离子动力电池,开展了电池健康状态SOH估算方法研究,电池单体和成组以及实车试验结果表明本文提出的估算方法可以满足纯电动客车运行要求,为电动汽车安全可靠运行提供了监控措施。 本文的主要研究内容包括以下几个部分: (1)分析了锂离子动力电池的基本结构及工作原理,从电池的制造工艺和电池的使用过程两个方面分析锂离子动力电池容量衰减的原因。在电池制造工艺方面分析了制造过程中的一些工艺要求,以及这些要求对电池容量的影响。在电池使用过程方面分析了电池在过充电、自放电、电极不稳定、电解液分解等情况对电池容量的影响。 (2)根据对标车型所用电池型号,本文对环宇200Ah单体电池进行了充放电循环试验,以得到电池的充电、放电和循环特性。根据纯电动汽车的实际使用情况,确定在电动汽车充电时进行SOH估算。首先对单体循环的充电电压曲线做归一化处理,选定一条基准曲线,然后用BP神经网络拟合基准曲线,最后用拟合好的曲线估算电池的SOH。由于电池在使用时环境温度、电池内阻变化都将影响其容量变化,因此需要对上述方法进行改进。 (3)为了提高锂离子动力电池SOH的估算精度,在原有估算方法的基础上增加自适应的方法,主要考虑了电池内阻这一重要因素。首先建立电压曲线模型,然后用递推最小二乘法进行模型识别,将识别后的结果带回到模型中,最终确定充电电压曲线模型。为了提高SOH的估算精度,电池每次充电就进行一次模型识别。除此之外,还可以根据电池的循环特性和电池当前SOH,估算电池剩余循环次数。 (4)用成组电池试验和实车试验分别对电压曲线拟合法及基于自适应的电压曲线拟合法进行验证,试验结果表明基于自适应的电压曲线拟合法估算SOH的精度较好,因此最终选用自适应的电压曲线拟合法用于SOH的实际估算。通过DDE技术可以将组态王与matlab进行程序联结,利用远程监控系统,在电动汽车充电时实现了电动汽车动力电池组健康状态的估算,为电动汽车安全可靠运行提供了有效的监控措施。
【关键词】:SOH 磷酸铁锂电池 自适应 远程监控系统
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM912
【目录】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第一章 绪论11-21
  • 1.1 课题来源及研究意义11
  • 1.2 电池健康状态估算方法研究现状11-13
  • 1.3 纯电动汽车电池管理系统概况13-19
  • 1.3.1 国外电池管理系统研究现状14-17
  • 1.3.2 国内电池管理系统研究现状17-19
  • 1.4 本文主要内容19-21
  • 第二章 锂离子电池容量衰减的原因及分析21-37
  • 2.1 锂离子电池的工作原理21-24
  • 2.2 锂离子电池的生产过程对容量影响24-28
  • 2.2.1 锂离子电池的生产过程25-26
  • 2.2.2 锂离子电池生产过程对其容量的影响26-28
  • 2.3 锂离子电池容量衰减的原因及分析28-35
  • 2.3.1 过充电29-30
  • 2.3.2 电解液分解30-32
  • 2.3.3 自放电32-33
  • 2.3.4 电极不稳定性33-34
  • 2.3.5 集流体34-35
  • 2.4 本章小结35-37
  • 第三章 电压曲线拟合法估算动力电池的 SOH37-53
  • 3.1 锂离子电池充放电特性及循环特性分析37-41
  • 3.1.1 充放电特性分析38-40
  • 3.1.2 循环特性分析40-41
  • 3.2 电压曲线拟合法估算 SOH 的算法41-45
  • 3.2.1 电池充电电压曲线的归一化41-42
  • 3.2.2 基准充电电压曲线的选取42-43
  • 3.2.3 BP 神经网络拟合基准曲线43-45
  • 3.3 归一化电压曲线精度验证45-49
  • 3.4 实验验证49-51
  • 3.5 本章小结51-53
  • 第四章 基于自适应的电压曲线拟合法估算电池 SOH53-67
  • 4.1 自适应电压曲线拟合模型的建立53-56
  • 4.2 自适应电压曲线拟合模型参数估算56-62
  • 4.2.1 基于最小二乘法的参数估算56-62
  • 4.2.2 参数收敛性证明62
  • 4.3 模型精确度的验证62-63
  • 4.4 自适应电压曲线拟合算法设计63-64
  • 4.5 根据估算的 SOH 预测电池剩余循环次数64-65
  • 4.6 本章小结65-67
  • 第五章 成组电池 SOH 估算试验验证67-79
  • 5.1 成组电池台架验证67-71
  • 5.1.1 成组电池充电试验67-68
  • 5.1.2 估算每块单体电池的 SOH68-69
  • 5.1.3 估算结果分析69-71
  • 5.2 实车试验71-77
  • 5.2.1 现有远程监控系统介绍71-72
  • 5.2.2 基于远程监控系统估算电池 SOH72-74
  • 5.2.3 估算结果分析74-77
  • 5.3 本章小结77-79
  • 第六章 全文总结与展望79-81
  • 6.1 全文总结79-80
  • 6.2 工作展望80-81
  • 参考文献81-85
  • 致谢85


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关键词: SOH

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