【摘 要】
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近年来,世界各个国家的经济发展势头良好,人们的物质条件不断提升,但随之出现了能源危机以及环境污染的加重,所以人们在不断推动工业化进程的同时也开始关注能源与环境问题。新能源电动汽车由于其节能环保的特点,成为了当下研究的热点。电动汽车的心脏是动力电池,很大程度上决定了电动汽车的发展上限。与其他动力电池相比,锂离子电池具有优秀的电化学稳定性、较大的能量密度、较长的电池寿命和无需维护等特点,所以在电动汽车
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近年来,世界各个国家的经济发展势头良好,人们的物质条件不断提升,但随之出现了能源危机以及环境污染的加重,所以人们在不断推动工业化进程的同时也开始关注能源与环境问题。新能源电动汽车由于其节能环保的特点,成为了当下研究的热点。电动汽车的心脏是动力电池,很大程度上决定了电动汽车的发展上限。与其他动力电池相比,锂离子电池具有优秀的电化学稳定性、较大的能量密度、较长的电池寿命和无需维护等特点,所以在电动汽车以及各种储能设备上得到了广泛的应用。为了确保锂电池组在复杂车载环境下的高效、安全和可靠运行,先进的电池管理系统（Battery Management System,BMS）至关重要。电池管理系统的核心算法需要以精确、稳定的电池模型作为基础。故本文对于锂电池建模和其状态估计进行了研究:1.在锂离子电池扩展单粒子模型的基础之上,建立IESP模型。搭建电池实验台架,进行电池测试,验证了所提出的IESP模型。2.对Arrhenius容量衰减经验模型进行改进,建立修正Arrhenius容量衰减经验模型,与原模型只能用于固定工况条件下的容量衰减计算不同,本文所提出的修正模型能够适用于变工况条件。3.对IESP模型进行模型参数敏感度分析,得到对于模型SOC以及端电压影响较大的五个模型参数,设计双EKF联合估计算法对电池模型参数与状态的联合进行在线估计。然后针对联合估计算法的缺陷,设计自适应死区双EKF算法。在不同循环条件下对自适应死区双EKF算法进行验证。4.针对EKF类算法在非高斯分布噪声的系统不适用的的情况,基于锂离子电池IESP模型设计了双SMO算法。并对比分析了双SMO算法与双EKF算法的计算效率、收敛速度以及SOC估计精度。同样针对双SMO联合估计算法的缺陷,设计了自适应死区双SMO算法。在不同循环条件下对自适应死区双SMO算法进行了验证。5.建立电池集中质量热模型,并根据能量守恒原理得到电池表面温度与内部温度,再对IESP模型中与温度相关参数进行更新,建立锂离子电池电热耦合模型,并基于电热耦合模型,设计自适应死区双SMO算法对在不同温度条件下对SOC进行估计。
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