电池是纯电动汽车驱动系统的三大部件之一,其运行状态直接影响纯电动汽车的性能。因此,研究其模型并进行参数辨识非常重要。结合项目需求,以锂离子动力电池为研究对象,从基本工作原理出发,研究其电热耦合模型,采用混沌粒子群算法进行模型参数辨识,所做的主要工作如下:(1)在对锂电池工作原理和重要性能参数进行详细分析的基础上,对其生热机理及传热特性进行了研究。然后,分析了锂电池常见的等效模型,并对相应模型的优缺点分别进行了总结。最终选用二阶RC电路为电气子模型,将其与双态热子模型经电路参数的发热和温度依赖性耦合而建立了锂电池电热耦合模型。(2)在模型参数辨识的理论基础上分析了粒子群算法,并基于混沌序列研究了混沌粒子群算法。然后,以Rosenbrock函数为测试对象验证混沌粒子群算法的优化性能,结果表明混沌粒子群算法鲁棒性好、收敛性强、全局优化效果良好。(3)通过恒温条件下的脉冲充放电循环实验以及不同荷电状态下的恒流放电实验来分别辨识电气子模型参数和热子模型参数,然后利用所得的电气子模型和热子模型参数,采用混沌粒子群算法进行耦合模型参数辨识。最后,将所得的耦合模型分别在恒流充放电工况和DST工况下进行了实验验证。结果表明,该电热耦合模型的电压估算误差总体较小,可以较好反映电池电压特性,验证了所提出的电热耦合模型及参数辨识方法的精确性和有效性。