【摘 要】
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21世纪以来,由于石油、天然气等不可再生能源储量的减少以及化石燃料燃烧所带来的环境问题日趋严峻,整个汽车行业都在迫切寻找清洁无污染的动力来源。新能源汽车普遍以电能作为主要动力来源,能量利用率高、技术相对成熟、对环境污染小,已然成为行业发展趋势。而动力电池作为电动汽车的核心,其健康状态的准确估计直接影响汽车寿命、整车安全性等关键指标,重要性不言而喻。基于实现高效、精确的在线动力电池健康状态（SOH）
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21世纪以来,由于石油、天然气等不可再生能源储量的减少以及化石燃料燃烧所带来的环境问题日趋严峻,整个汽车行业都在迫切寻找清洁无污染的动力来源。新能源汽车普遍以电能作为主要动力来源,能量利用率高、技术相对成熟、对环境污染小,已然成为行业发展趋势。而动力电池作为电动汽车的核心,其健康状态的准确估计直接影响汽车寿命、整车安全性等关键指标,重要性不言而喻。基于实现高效、精确的在线动力电池健康状态（SOH）估计的初衷,本文以磷酸铁锂电池为研究对象,从数据源头和估计算法两大方面着手,保证了测试精度、分析了动力电池增量容量（dQ/dV）与SOH之间的联系、提出基于增量容量分析的动力电池SOH在线估计方法、探讨了多因素影响下估计方法的有效性,在切实保证新能源汽车安全行驶、保障电池性能和故障诊断等方面有重要意义。具体研究内容如下:首先,搭建磷酸铁锂电池测试平台;设计了数据接收处理方案并进行电池全生命周期充放电循环测试,为动力电池SOH估计提供准确、庞大的数据支撑,且减少数据的冗余。其次,阐述了动力电池SOH估计的本质特征以及dQ/dV在反映电池寿命衰退方面的巨大优势;探索了动力电池dQ/dV与SOH之间的联系:实验对比了不同时刻、不同电压和不同荷电状态（SOC）下dQ/dV与SOH的相关性。最后,完成了 SOH估计算法的具体实现及整体估计性能研究。基于不同SOC范围下dQ/dV与SOH之间普遍存在的良好的单调关系,提出了高适用性的宽范围在线SOH估计方法:不同于传统增量容量分析法,本方法取消了对dQ/dV峰值的依赖,极大限度的拓宽了采样范围;支持30%-80%SOC范围内的任意位置采样,平均误差1.08%,最大估计用时342s。实验验证了不同因素影响下估计方法的有效性,最终结果表明:方法支持低至0.05Hz的采样频率;当dV取0.02V时能较好地平衡估计的精度与效率;当SOC的误差高达2%时本方法仍能保证较好的SOH估计精度;此外,本方法对突兀的dQ/dV波动有很高的敏感性,可以为BMS的故障诊断提供一定依据。
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