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随着不可再生能源的减少和全球能源局势的动荡,以及人们对环保问题的日益关注,电动汽车已经成为汽车工业的一个重要发展方向。锂离子动力电池是电动汽车的主要能量来源,具有较好的发展前景,其荷电状态(State of Charge,SOC)估算的准确性直接决定着电池管理系统和整车的控制策略,进而影响汽车的使用性能。因此,准确的电池SOC估算对电动汽车的发展具有重要的理论价值和工程应用意义。本课题来源于江苏省重点研发计划项目(产业前瞻与关键技术),论文以磷酸铁锂动力电池为研究对象,对电池进行不同影响因素下的特性试验和等效电路模型参数辨识试验,并利用分数阶扩展卡尔曼滤波进行锂离子动力电池SOC的实时准确估算研究。论文的主要工作如下:(1)选用磷酸铁锂电池作为研究对象,以具有分数阶特性的常相位元件(Constant Phase Element,CPE)代替电容元件,建立了动力电池一阶分数阶等效电路模型,选用G-L型分数阶微积分定义对所建等效电路模型的离散空间系统状态表达式进行了推导。(2)搭建了动力电池充放电试验平台。在0℃、5℃、15℃、25℃、30℃、35℃的环境温度下,对磷酸铁锂电池分别进行了不同充放电倍率的电池容量试验。为了准确估算电池SOC值,本文提出了电池充放电容量折算系数的概念,以环境温度30℃、C/3充放电倍率的电池容量为基准,计算绘制了不同温度下的电池充放电容量折算系数曲线。(3)在选取的7个环境温度下,电池SOC分别为1,0.95,0.9,…,0.1,0.05,0时,进行了电池充、放电状态开路电压试验。为了便于工程应用,在考虑电池迟滞特性的前提下,将电池充、放电状态的开路电压值进行简化统一,采用8阶多项式对数据拟合处理,建立了电池的开路电压模型。(4)在选取的7个不同环境温度下,电池SOC分别为0.9,0.8,0.7,0.6,0.5,0.4,0.3,0.2,0.1时,使用双脉冲法对电池充、放电状态进行模型参数辨识试验。基于辨识试验所得共108段双脉冲电池端电压数据,选用动态惯性权重的粒子群优化算法,对一阶分数阶等效电路模型的参数进行辨识,在连续26次DST工况下,与一阶整数阶等效电路模型进行对比,结果表明,所建立的一阶分数阶等效电路模型端电压准确性更高且能更好地模拟电池动态特性。(5)利用雅可比矩阵线性化方法,推导出分数阶扩展卡尔曼滤波递推公式,在连续DST工况下对磷酸铁锂电池SOC进行实时估算。通过与整数阶扩展卡尔曼滤波电池SOC估算结果对比表明,本文采用的分数阶扩展卡尔曼滤波电池SOC估算算法更准确,电池SOC估算值的平均误差为0.0036,相对误差为0.52%,准确性较整数阶扩展卡尔曼滤波提升较多。最后在不同初始误差的情况下对电池SOC进行估算,结果表明,该算法在不同初始误差下均能使SOC估算误差逐步减小并回归准确值,算法具有较好的鲁棒性。本文提出了一种以分数阶理论为基础的扩展卡尔曼滤波SOC估算方法,具有一定的工程应用意义,对研究电池SOC估算方法的科研人员有一定的参考使用价值。