【摘 要】
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21世纪末以来,以电动汽车为代表的新能源汽车产业的高速发展使得对电机、电控和电池等技术的研究受到业界的普遍关注和重视。电池管理系统（Battery Management System,BMS）是电动汽车的重要组成部分,能够对动力电池进行监测与管理,为汽车的续航里程、使用寿命和电池系统的安全性提供重要保障。当前国内外对BMS的研究与开发还不够成熟,动力电池的荷电状态（State of Charge,
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21世纪末以来,以电动汽车为代表的新能源汽车产业的高速发展使得对电机、电控和电池等技术的研究受到业界的普遍关注和重视。电池管理系统（Battery Management System,BMS）是电动汽车的重要组成部分,能够对动力电池进行监测与管理,为汽车的续航里程、使用寿命和电池系统的安全性提供重要保障。当前国内外对BMS的研究与开发还不够成熟,动力电池的荷电状态（State of Charge,SOC）估计精度仍存在不够精确的问题。本文以电动方程式赛车动力电池为研究对象,为提高电池SOC估计精度,从构建电池仿真模型和SOC估计算法两个方面进行研究。首先,研究单体电池模型建立和参数识别。通过对主流单体电池模型的分析,选取二阶RC等效电路模型建立电池仿真模型。搭建电池参数测试平台,对单体电池进行容量、充放电效率、开路电压和SOC关系曲线、内阻和电容等进行测试试验,根据试验数据对电池参数进行识别。在Simulink软件中构建单体电池仿真模型,对比仿真结果和试验值,两者之间最大误差为0.05V,相对误差小于0.23%。其次,研究电池组仿真模型的构建。分别用单体累积法、整体建模法和最小电动势法建立电池组模型。对比三种方法的仿真结果和试验数据,得出最低电动势电池组建模法的精度最高,但这种方法存在耗时较大问题。本文提出一种最低电动势法和随机抽样参数辨识的复合方法构建电池组仿真模型。利用该方法在Simulink中构建电池组模型,对比实验和仿真结果,电池组端电压误差小于0.5%,单体电池端电压误差小于0.7%。再者,对电池组的SOC估算算法进行研究。基于对比分析传统滑模算法和扩展卡尔曼算法的优缺点,本文提出一种扩展卡尔曼-自适应滑模算法来估算电池组SOC,解决传统滑模算法抖动和扩展卡尔曼算法受未知噪声影响的问题。三种算法的仿真结果与实验值对比,传统滑模算法的估算误差小于7%,扩展卡尔曼的估算误差小于3%,扩展卡尔曼-自适应滑模算法估算误差小于2%。最后,设计搭建电池SOC估算实验平台。对电池组模拟NEDC工况放电试验,对比试验值和仿真估算值,结果表明扩展卡尔曼-自适应滑模算法估算SOC误差小于2%,证明本文所提算法的有效性。
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