【摘 要】
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锂离子电池（Lithium-ion Batteries,LIBs）因其高能量密度、低成本以及安全性好等优点,已经成为电动汽车动力储能系统的首选能量供给者。然而,随着人们对电动汽车安全性的要求不断提高,锂离子电池的运行状态和安全性能的在线检测和评估成为开发高效电池管理系统的关键任务。针对实际应用需求,本文以锂离子电池为研究对象,开展了电池荷电状态（State of Charge,SOC）及剩余使用寿
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锂离子电池（Lithium-ion Batteries,LIBs）因其高能量密度、低成本以及安全性好等优点,已经成为电动汽车动力储能系统的首选能量供给者。然而,随着人们对电动汽车安全性的要求不断提高,锂离子电池的运行状态和安全性能的在线检测和评估成为开发高效电池管理系统的关键任务。针对实际应用需求,本文以锂离子电池为研究对象,开展了电池荷电状态（State of Charge,SOC）及剩余使用寿命（Remaining Usefuling Life,RUL）预测研究,主要包括以下内容:（1）考虑到电池的参数并非固定不变,它们会随着电池SOC的变化而变化,因此本文建立了一种考虑SOC变化影响的二阶RC等效模型。基于该模型,分别采用指数函数拟合法和带遗忘因子的最小二乘法来识别模型的电池参数,并通过五次多项式函数拟合分析各个电池参数随SOC的变化趋势。最后,在MATLAB/Simulink中构建了所建立的考虑SOC变化的二阶RC等效电路模型,并验证了模型的精确性。（2）在考虑SOC变化影响的二阶RC等效模型的基础上,应用粒子滤波（Particle Filter,PF）算法实现电池SOC的实时精准估计。通过与普通二阶RC模型对比,在恒流和动态工况下对所提模型的精度进行了验证。同时,利用不同的滤波算法进行SOC估计,验证了所提模型在SOC估计方面的普适性。（3）针对电池开路电压（Open Circuit Voltage,OCV）与SOC之间存在的高度非线性关系,利用BPNN以较高的精度拟合OCV-SOC关系。同时,将扩展卡尔曼滤波与粒子滤波算法相结合,提出了一种扩展粒子滤波算法来实现SOC的估计。通过仿真实验对所提算法的精度和鲁棒性进行了验证。（4）在双指数经验模型的基础上,提出了一种基于粒子群优化算法与PF算法相结合的精确稳定的锂离子电池剩余寿命预测方法。随后,通过两次锂离子电池预测实验进而有效的验证了所提方法的精确性。同时,基于本文所做工作,设计了车载动力电池综合性能预测分析软件,并进行锂离子电池SOC及RUL等性能预测。
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