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基于电化学机理的动力电池状态估计及均衡管理研究
| 论文题名： | 基于电化学机理的动力电池状态估计及均衡管理研究 |
| 关键词： | 电动汽车;动力电池;电化学机理;等效电路;反激式变换器 |
| 摘要： | 为了缓解环境污染和自然资源枯竭等问题造成的人类生存危机，各个国家大力支持新能源产业的发展。在世界汽车行业，电动汽车无疑成为发展的重要方向。但层出不穷的安全事故和续驶里程焦虑制约其发展，因此，提高动力电池管理系统（BatteryManagementSystem,简称BMS）性能亟不可待。电池建模和状态估计是BMS的核心内容，直接影响其性能的优劣。然而，由于材料以及生产制造等原因，电池单体之间存在差异，而电池均衡管理可有效减少电池单体之间不一致性的影响，提高BMS的可靠性，安全性以及能量利用率。 本文研究对象为三元锂电池，首先通过电池电特性实验分析动力电池的特性。其次提出了一种考虑电化学机理的等效电路模型，实现全荷电状态（StateOfCharge,简称SOC）范围内的电池高精度建模；再次，对比非线性卡尔曼滤波算法，并以双容积卡尔曼滤波（DualCubatureKalmanFilter，简称DCKF）对SOC和欧姆内阻进行估计；然后基于电池单体的不一致性，以SOC为均衡变量设计了反激式均衡系统，最后在MATLAB/Simulink平台仿真验证模型、状态估算以及均衡的有效性。研究内容如下： （1）锂离子电池工作原理及特性分析。以18650B作为实验对象，介绍电池结构及工作原理并搭建实验平台，通过电池测试设备对实验对象完成充放电测试和循环工况测试。接下来，根据充放电测试结果分析锂离子电池的电压特性、电容特性和电阻特性，并以循环工况测试结果作为电池建模依据以及模型和状态估计的精度验证依据。 （2）电化学机理改进等效电路模型的建立与参数辨识。分析等效电路模型的误差并结合电化学机理在等效电路模型的基础上，提出了一种考虑固相扩散理论的改进模型。从而修正了全SOC范围内电池模型的精度。以粒子群算法对改进后的模型参数辨识，通过上述循环工况验证了模型精度，特别是在低SOC阶段的优越性。 （3）基于电化学机理改进模型和DCKF的电池状态估计。首先总结并分析EKF、UKF和CKF三种非线性卡尔曼滤波算法的原理和优缺点，并结合仿真验证。最终选定CKF作为估计算法。其次建立DCKF滤波器结合上述电化学机理改进模型分别对SOC和能表征SOH的欧姆内阻进行了双重估计，并在MATLAB\Simulink环境下验证分析了估算效果。 （4）反激式变换器均衡系统设计及仿真验证。选取反激式变换器作为均衡结构，介绍其工作原理并设计结构参数。然后以SOC估算结果作为均衡变量制定了电动汽车在停车、充电和运行时的均衡策略。最终，在MATLAB\Simulink环境下搭建反激式均衡控制系统，验证了均衡的有效性。 |
| 作者： | 宋永文 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 叶心;姚祖明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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