【摘 要】
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本文主要针对现有的电动汽车车载锂电池的荷电状态（State of Charge,SOC）估计技术,在变化的环境温度范围内可能存在的潜在误差问题进行研究。在温度变化时,无论是锂电池的放电特性还是SOC估计所依赖的模型参数都可能产生一定程度的改变,电池系统本身所表现的非线性特性对于估计方法也会提出更高的要求,同时电池的系统状态与模型状态在温度变化时可能无法保持一致。针对上述问题,本文以电动汽车中的车载
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本文主要针对现有的电动汽车车载锂电池的荷电状态（State of Charge,SOC）估计技术,在变化的环境温度范围内可能存在的潜在误差问题进行研究。在温度变化时,无论是锂电池的放电特性还是SOC估计所依赖的模型参数都可能产生一定程度的改变,电池系统本身所表现的非线性特性对于估计方法也会提出更高的要求,同时电池的系统状态与模型状态在温度变化时可能无法保持一致。针对上述问题,本文以电动汽车中的车载三元锂电池为研究对象,针对动力锂电池在温度影响下的SOC估计问题进行研究,主要内容如下:（1）根据锂电池内部常见的两种极化反应建立双极化等效电路模型及状态方程,利用双线性变化对模型状态方程进行离散化及参数形式求解。选取锂电池测试单体在恒流脉冲放电工况下进行测试,采用基于遗忘因子的最小二乘递推方法和人工蜂群算法分别对电池模型参数进行在线辨识。将两种方法所辨识的参数结果代入至模型观测方程,将采集到的锂电池电流和端电压数据代入仿真模型中进行验证。（2）根据锂电池的放电温度特性,选取放电容量、容量损失、库仑效率以及开路电压作为锂电池温度特性的温度依赖参数,选取锂电池测试样本进行温度特性测试试验;分析温度依赖参数的变化规律并建立相关温度模型,提出一种考虑温度依赖参数实时修正的改进库仑计数方法,在试验温度范围内选择35℃,15℃,-5℃作为典型温度,对试验样本进行动态应力测试循环工况下的放电测试,将提出的改进库仑计数方法与传统库仑计数方法进行对比分析。（3）考虑到电池放电的强非线性与传感器噪声信息的不确定性以及改进库仑计数方法潜在的误差累积问题,基于自适应扩展卡尔曼滤波方法与自适应粒子滤波方法分别联合改进库仑计数方法,选取典型温度下的城市测功行驶计划工况循环工况测试数据进行SOC估计。考虑到电池系统状态与模型参数状态不一致的问题,以及由于温度等条件的改变可能影响模型精度从而导致的锂电池SOC估计误差,从计算效率与结果误差的角度研究不同温度下基于ABC-APF的多时间尺度SOC估计方法,在典型温度下的UDDS循环工况下进行仿真分析。本文为电动汽车的动力锂电池在温度影响下的SOC估计提供了一种新的思路和方法。
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