能源短缺,环境污染加剧,推动了农用车的发展。考虑到农村比较低的经济承受能力,农用车蓄电池采用价格低廉,稳定性好的铅酸蓄电池。农用车铅酸蓄电池在使用过程中由于缺乏系统管理而容易损坏,铅酸蓄电池容量较小依然是制约农用车长时间工作的最大障碍。本文以铅酸蓄电池做为研究对象,围绕农用车铅酸蓄电池管理系统及再生制动能量回收进行研究。以下是本文的主要工作和研究成果:在蓄电池管理系统中,蓄电池充放电管理、荷电状态(SOC,State of Charge)和循环使用寿命(SOH,State of Health)估测是农用车蓄电池管理系统研究的核心部分。在蓄电池管理系统中,有别于传统铅酸蓄电池恒压或者恒流充电法,本文采用智能多段式恒压限流充电法。充电时,通过设计的智能充电模块,在保证铅酸蓄电池充电效率的要求下,对农用车铅酸蓄电池进行充电;铅酸蓄电池放电时,设置门限电压,避免蓄电池过放。关于蓄电池SOC估测,先确定了蓄电池SOC算法和蓄电池Thevenin等效电路模型后,接下来以HPPC实验为基础对蓄电池进行了等效电路模型的参数识别,拟合出蓄电池开路电压、蓄电池极化电阻、蓄电池电阻、蓄电池极化电容等参数与蓄电池SOC之间的函数关系,然后通过两种实验工况验证了蓄电池模型较高的精准度。最后,在两种工况实验条件下,采用基于扩展卡尔曼滤波(EKF,Extend Kalman Filter)原理的蓄电池SOC算法,通过MATLAB环境下Simulink仿真与实验验证,表明基于EKF的蓄电池SOC估算模型具有精度高,适应性好的优点。关于蓄电池SOH估测,通过采用最小二乘法对蓄电池局部放电曲线进行拟合,获取拟合曲线一次项系数,进而对蓄电池的使用寿命和性能进行评估。为了实现蓄电池电能回收利用,需要对农用车进行再生制动能量回收。制动能量回收研究内容主要包括:以永磁直流电机等效模型、农用车动力学模型为基础搭建了农用车的运行等效模型,以速度和电流双闭环系统实现农用车的驱动制动控制。再生制动时,以恒定制动转矩法作为控制方式、RBF神经网络作为控制算法,通过控制二象限DC/DC直流斩波电路工作来实现再生制动能量回收。在MATLAB运行环境下,利用ADVISOR搭建完成整个农用车的模型后,分别在不同工况下对进行仿真,仿真结果表明农用车制动能量可以进行有效回收,特别是长下坡制动能量回收的效果十分明显。在理论上验证了农用车再生制动能量回收可行性的基础上,对农用车在长下坡工况下进行再生制动实验,结果表明农用车长下坡制动能量回收效果比较理想,通过回收的电能,能有效提高蓄电池电能重复利用率,增加农用车的续驶里程。